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CENTRO UNIVERSITÁRIO UNA
Diretoria de Educação Continuada e Pesquisa
Mestrado Profissional em Administração
Átila Simões da Cunha
Proposição e teste de um modelo para a Escolha de Cursos
Superiores de Graduação
BELO HORIZONTE (MG)
2013
Átila Simões da Cunha
Proposição e teste de um modelo para a Escolha de Cursos
Superiores de Graduação
Dissertação apresentada ao Programa de Mestrado Profissional em Administração do Centro Universitário UNA, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Administração.
Área de Concentração: Inovação e Dinâmica Organizacional
Linha de Pesquisa: Inovação, Redes Empresariais e Competitividade
Orientador: Prof. Dr. Gustavo Quiroga Souki
Co-orientador: Prof. Dr. Luiz Rodrigo Cunha Moura
BELO HORIZONTE (MG)
2013
ii
Elaborada pela Biblioteca Universitária Ănima (Janete Oliveira – CRB-2069)
Cunha, Átila Simões da
C972p Proposição e teste de um modelo para a escolha de
cursos superiores de graduação / Átila Simões da Cunha. --
Belo Horizonte: Centro Universitário Una, 2013.
202 f.
Orientador: Gustavo Quiroga Souki
Co-orientador: Luis Rodrigo Cunha Moura
Dissertação (mestrado) – Centro Universitário Una, Programa de
Mestrado Profissional em Administração.
Bibliografia
1- Ensino Superior 2- Comportamento do Consumidor. I. Souki,
Gustavo Quiroga. II. Moura, Luis Rodrigo Cunha. III. Centro Universitário
Una. IV. Título.
CDU 378
iv
Dedico este trabalho a minha esposa, Carla; a
meus filhos, Gabriel e Ignácio; a meus pais, Luiz e
Adelaide e à memória do Pe. Magela.
v
AGRADECIMENTOS
Ao Professor Dr. Gustavo Quiroga Souki, pela sua criatividade, assertividade
e objetividade na condução dos inúmeros encontros de orientação.
Ao Professor Dr. Luiz Rodrigo Cunha Moura, pelo apoio acadêmico dado à
pesquisa e pelos preciosos “insights” dados dentro e fora de sala de aula.
Ao Professor Padre Geraldo Magela Teixeira (in memorian), por me fazer
compreender o poder transformador das palavras e atitudes.
À minha esposa, Carla, por apoiar minhas decisões e andar sempre ao meu
lado, me confortar e motivar nas horas mais difíceis, por compreender minhas
ausências e por me proporcionar este porto seguro que encontro em casa todos os
dias: a minha família, razão de minha vida.
Aos meus filhos, Gabriel e Ignácio, cujos sorrisos diariamente revigoram
minha alegria e entusiasmo.
Aos meus pais, Luiz e Adelaide, que, através de uma criação carinhosa,
equilibrada e exemplar, ajudaram a criar a estrutura de valores que me sustenta.
Aos meus sogros, Fauzi e Mariana, por me ajudarem a cuidar de minha
família nos momentos em que faltei.
Aos meus colegas de trabalho na UNA e na Anima, que me apoiaram nesta
decisão e permitiram que eu chegasse à sua conclusão.
Aos amigos e professores Rivadávia e Ricardo Paiva, pelo apoio decisivo em
momentos críticos.
Ao departamento de marketing da UNA, pela parceria neste projeto.
Ao Daniel, Marcelo e Maurício, representantes dos ―paulistas‖, que, ao
―desembarcarem‖ em Belo Horizonte em 2003, tornaram tudo isto possível.
vi
―É para isto que existe a educação: Tornar os Homens felizes e o universo a
casa comum de todos.‖
Prof. Pe. Geraldo Magela Teixeira.
vii
RESUMO
A recente expansão do ensino superior brasileiro provocou crescimento da oferta de vagas no ensino superior acima do crescimento da demanda, gerando um número expressivo de vagas ociosas e despertando no gestor educacional a necessidade de melhor compreender como os estudantes escolhem as IES em que pretendem estudar, quais são os atributos considerados para a escolha, com qual nível de certeza essa escolha é efetuada e se há grupos que se diferenciam entre si no que tange aos padrões comportamentais relacionados à crença de se ter tomado a decisão correta. A partir dessas necessidades, surgem os problemas e os objetivos desta pesquisa, que consistem em identificar os atributos considerados para a escolha da IES, a capacidade de tais atributos explicarem a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta e os grupos que podem ter padrões comportamentais diferentes acerca dessa crença. Para atender a esses objetivos, esta pesquisa se dividiu em duas etapas: a primeira, de natureza exploratória, objetivou identificar os possíveis atributos considerados no processo de compra. Já a segunda etapa teve caráter quantitativo, buscando atender aos objetivos da pesquisa, de verificar os atributos determinantes no processo de compra e os seus correspondentes impactos na crença de se ter tomado a decisão correta. Para isto foi conduzido um levantamento do tipo survey, com base em um corte transversal, com amostra de 1.823 estudantes recém-matriculados em cursos superiores presenciais ofertados pelas nove IES que agregam 79% das matrículas dessa modalidade de ensino em Belo Horizonte. Os resultados obtidos permitem identificar os atributos que compõem os construtos professores e qualidade de ensino, status, reputação, tradição e reconhecimento, sucesso profissional e pessoal, acessibilidade e localização, infraestrutura, atividades extracurriculares e a viabilização da graduação. Em conjunto, esses construtos compuseram o construto formativo imagem, que também é afetado pelo construto endosso social e, juntamente com o construto preço baixo — este de forma inversa — explica a variação da crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta. Esta variação foi explicada com R² de 35%, indicando a existência de outros fatores não previstos no modelo como relevantes para a explicação da variação da crença de ter tomado a decisão correta. Verificou-se através da análise de cluster a existência de três grupos distintos no que se refere à crença de ter tomado a decisão correta, sendo que para dois desses três grupos a capacidade de os atributos identificados explicarem a crença de ter tomado a decisão correta foi superior, apresentando R² de 50%. Adicionalmente, verificou-se que as variáveis componentes do construto professores e qualidade de ensino podem constituir atributos básicos, e não diferenciadores para a escolha da IES.
Palavras-Chave: Ensino Superior. Comportamento do Consumidor.
ABSTRACT
The recent expansion in the higher education industry led to increased supply of places, higher than demand growth, generating a significant number of unfilled vacancies, causing a need to better understand how students choose the institution, what are the attributes considered by choice, what is the level of certainty of the choice made and if there are groups that differ from each other with regard to the behavioral patterns related to the belief that he made the right decision. From these needs arise the problems and objectives of this research, which is to identify the attributes considered for the choice of the institution, the ability of such attributes to explain the belief of students have taken the right decision and groups who may have behavioral patterns different about this belief. To meet these objectives, this research was divided into two stages, the first, exploratory in nature, aimed to identify the possible attributes considered in the buying process. The second stage was quantitative, seeking to meet the objectives of the research, check the attributes of determinants in the purchasing process and their corresponding impacts to the belief of students have taken the right decision. For this we conducted a survey-type research, based on a cross section, with sample of 1,823 students newly enrolled in higher education courses offered by the nine IES face that add 79% of enrollments this teaching modality in Belo Horizonte. The results allow to identify attributes that comprises the constructs teachers and teaching quality, status, reputation, tradition and recognition, professional and personal success, accessibility and location, infrastructure, extracurricular activities, and sustain undergraduate. Together, these constructs comprised the formative construct image, which also is affected by the construct endorsement social and along with the construct low price, this in reverse, explains the variation of the belief of students have made the right decision. This variations was explained with with R² of 35%, indicating the existence of other factors not listed in the model, as relevant to the explanation of the variation of belief having made the right decision. It was found through cluster analysis the existence of three distinct groups with regard to the belief of having made the right decision, and for two of these three groups, the ability of the attributes to explain the belief of having made the right decision was superior , with R² of 50%. Additionally, it was found that the variables components of the construct teachers and quality of instruction attributes may be basic, not differentiators for choosing the institution.
Keywords: Higher Education. Consumer Behavior.
9
LISTA DE FIGURAS E GRÁFICOS
Figura 1 Linha do tempo do ensino superior no Brasil ....................................... 28
Gráfico 1 Evolução da quantidade de IES no Brasil ............................................ 29
Gráfico 2 Evolução das IES por categoria administrativa .................................... 30
Gráfico 3 Evolução das matrículas no ensino superior presencial....................... 31
Gráfico 4 Evolução das matrículas no ensino superior presencial por categoria administrativa ....................................................................... 32
Gráfico 5 Evolução da oferta de vagas no ensino superior ................................. 33
Gráfico 6 Evolução da ociosidade no ensino superior privado ............................ 34
Figura 2 Processo de Decisão de Compra do Consumidor e as etapas pesquisadas ......................................................................................... 65
Figura 3 Modelo hipotético da pesquisa ............................................................. 66
Gráfico 7 IES onde os entrevistados se matricularam ......................................... 87
Gráfico 8 Áreas dos cursos em que os entrevistados se matricularam ............... 88
Gráfico 9 Forma de ingresso dos entrevistados na atual IES .............................. 89
Gráfico 10 Duração total do curso em que os entrevistados se matricularam (em anos) ....................................................................... 90
Gráfico 11 Valor da mensalidade do curso nos quais os entrevistados se matricularam ........................................................................................ 91
Gráfico 12 Bolsas e financiamentos dos entrevistados ......................................... 92
Gráfico 13 Origem de conclusão do ensino médio dos entrevistados ................... 93
Gráfico 14 Gênero dos entrevistados .................................................................... 94
Gráfico 15 Estado civil dos entrevistados .............................................................. 95
Gráfico 16 Faixa etária dos entrevistados ............................................................. 96
Gráfico 17 Renda familiar dos entrevistados ......................................................... 97
Figura 4 Modelo Proposto na pesquisa – amostra total ................................... 134
Figura 5 Como fazer uma análise de cluster .................................................... 138
10
Gráfico 18 Clusters criados com base na variável Crença de ter tomado a decisão correta ................................................................................... 139
Figura 6 Modelo proposto na pesquisa – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ..................................................................... 166
11
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 População Pesquisada ......................................................................... 73
Tabela 2 Definição do tamanho amostral ............................................................ 75
Tabela 3 Estatística descritiva das variáveis que irão compor o modelo ............ 98
Tabela 4 Variáveis com as dez maiores e menores médias ............................. 101
Tabela 5 Variáveis com os dez maiores e menores desvios padrão ................ 102
Tabela 6 Teste de aderência à normalidade de Kolmogorov-Smirnov .............. 103
Tabela 7 Solução fatorial do construto Imagem ................................................ 109
Tabela 8 Solução fatorial do construto Endosso Social .................................... 110
Tabela 9 Solução fatorial do construto Expectativa de valor ............................. 111
Tabela 10 Solução fatorial do construto Emoções .............................................. 111
Tabela 11 Solução fatorial do construto Crença de ter tomado a decisão correta ................................................................................................ 113
Tabela 12 Avaliação da validade convergente dos construtos de primeira ordem do modelo com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra total ........................................................................ 120
Tabela 13 Avaliação da AVE dos construtos de primeira ordem do modelo – amostra total ................................................................................... 124
Tabela 14 Avaliação da validade discriminante dos construtos de primeira ordem com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra total ...................................................................................... 125
Tabela 15 Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem – amostra total ...................................................................................... 126
Tabela 16 Avaliação da validade convergente do construto de segunda ordem com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra total ...................................................................................... 128
Tabela 17 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra total ...................................................................................... 129
Tabela 18 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com base nos cross-loadings – amostra total ......................... 129
12
Tabela 19 Avaliação da existência de multicolinearidade entre as variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem – amostra total 131
Tabela 20 Resultado das hipóteses do Modelo Proposto – amostra total .......... 135
Tabela 21 Q² dos construtos endógenos reflexivos do modelo – amostra total .................................................................................................... 135
Tabela 22 Estatística descritiva dos construtos transformados em variáveis ............................................................................................. 137
Tabela 23 Teste de diferença de média com correção de Bonferroni da Crença de ter tomado a decisão correta com base nos segmentos encontrados na análise de cluster ................................... 140
Tabela 24 Teste de diferença de média com correção de Bonferroni dos elementos da Imagem, do Endosso social, Expectativa de valor e Emoções com base nos segmentos encontrados na análise de cluster ............................................................................................ 140
Tabela 25 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a IES onde os entrevistados estudam ................................. 143
Tabela 26 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a Área do curso que os entrevistados estudam ................... 145
Tabela 27 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a forma de ingresso na IES ................................................. 146
Tabela 28 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a duração total do curso (em anos) ..................................... 147
Tabela 29 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o sexo dos entrevistados ..................................................... 148
Tabela 30 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a Conclusão do ensino médio .............................................. 149
Tabela 31 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o Tipo de bolsa/financiamento que os entrevistados possuem ............................................................................................. 150
Tabela 32 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o estado civil dos entrevistados ........................................... 151
Tabela 33 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o valor da mensalidade que os entrevistados pagam .......... 152
Tabela 34 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a faixa etária dos entrevistados ........................................... 153
13
Tabela 35 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a renda familiar dos entrevistados ....................................... 155
Tabela 36 Avaliação da validade convergente dos construtos de segunda ordem com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ...................... 160
Tabela 37 Avaliação da AVE dos construtos reflexivos do modelo – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ........................ 160
Tabela 38 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ........................ 161
Tabela 39 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com base nos cross-loadings – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ................................................... 162
Tabela 40 Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ........................ 164
Tabela 41 Avaliação da existência de multicolinearidade entre as variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ..................................... 164
Tabela 42 Resultado das hipóteses do Modelo proposto – amostra crenças claramente definidas (clusters1 e 3) ...................................... 167
Tabela 43 Q² dos construtos endógenos do modelo crença claramente definida (clusters 1 e 3) ...................................................................... 167
Tabela 44 Comparação da carga da regressão dos indicadores do construto Imagem entre o modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3).................................................. 169
Tabela 45 Comparação da carga da regressão dos indicadores do construto Emoções entre o modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3).................................................. 169
Tabela 46 Comparação do R² dos construtos endógenos do modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença claramente definida (clusters 1 e 3) ............ 170
Tabela 47 Comparação da carga da regressão das relações nomológicas testadas do modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença claramente definida (clusters 1 e 3) ...................................................................... 171
14
Tabela 48 Comparação da medida de ajuste Q² do modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença claramente definida (clusters 1 e 3) ........................................ 172
15
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 Modelos do processo de decisão de compra do consumidor ............... 41
Quadro 2 Construtos de Imagem ......................................................................... 52
Quadro 3 Escalas de emoções ............................................................................ 55
Quadro 4 Esquema do modelo estendido de Fishbein adaptado pelo autor ..................................................................................................... 60
Quadro 5 Categorias dos objetivos das técnicas estatísticas de análise multivariada .......................................................................................... 78
Quadro 6 Síntese das análises realizadas na fase quantitativa da pesquisa ............................................................................................... 81
Quadro 7 Critérios para adequação da solução fatorial e confiabilidade ........... 108
Quadro 8 Síntese dos resultados dos testes de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e as variáveis analisadas. ................. 156
Quadro 9 Síntese dos resultados das hipóteses do modelo hipotético .............. 176
Quadro 10 Síntese dos resultados gerenciais da pesquisa ................................. 180
16
SUMÁRIO
AGRADECIMENTOS ................................................................................................ v
RESUMO ....................................................................................................... vii
ABSTRACT ......................................................................................................... 8
Lista de figuras e gráficos ...................................................................................... 9
lista de tabelas ...................................................................................................... 11
Lista de Quadros ................................................................................................... 15
SUMÁRIO ....................................................................................................... 16
1 Introdução ........................................................................................... 19
1.1 Problema de Pesquisa ....................................................................... 20
2 OBJETIVOS ......................................................................................... 22
2.1 Objetivo geral ..................................................................................... 22
2.2 Objetivos específicos ........................................................................ 22
3 CONTEXTUALIZAÇÃO DO OBJETO DE PESQUISA ........................ 24
4 O PAPEL SOCIAL DA EDUCAÇÃO E O MARKETING ..................... 36
5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ........................................................... 38
5.1 Comportamento do consumidor ....................................................... 38
5.2 Estágios do processo de decisão de compra ................................. 43
5.2.1 Reconhecimento da necessidade ..................................................... 43
5.2.2 Busca de informações ....................................................................... 45
5.2.3 Avaliação de alternativas .................................................................. 50
5.2.4 Compra ................................................................................................ 59
5.2.5 Pós-compra ........................................................................................ 62
6 MODELO HIPOTÉTICO DA PESQUISA ............................................. 64
7 METODOLOGIA .................................................................................. 68
17
7.1 Tipo de pesquisa e técnicas de coleta de dados............................. 68
7.1.1 Etapa exploratória .............................................................................. 70
7.1.2 Etapa quantitativa .............................................................................. 71
7.2 População pesquisada ...................................................................... 71
7.3 Escalas e análise estatística ............................................................. 76
8 RESULTADOS .................................................................................... 80
8.1 Etapa exploratória .............................................................................. 80
8.2 Etapa quantitativa .............................................................................. 81
8.3 Análise exploratória dos dados ........................................................ 82
8.3.1 Análise de Dados Ausentes .............................................................. 82
8.3.2 Análise de Outliers ............................................................................. 85
8.3.3 Caracterização da amostra ................................................................ 86
8.3.4 Análise descritiva ............................................................................... 97
8.3.4.1 Normalidade ..................................................................................... 103
8.3.4.2 Linearidade ....................................................................................... 106
8.4 Dimensionalidade dos construtos da pesquisa ............................ 106
8.5 Método de equações estruturais .................................................... 113
8.5.1 Outer Model - Validade convergente, discriminante, confiabilidade e multicolinearidade ................................................ 120
8.5.1.1 Construtos de primeira ordem ........................................................ 120
8.5.1.2 Construtos de segunda ordem ....................................................... 127
8.5.2 Modelos Estruturais – Validade nomológica e ajuste do modelo .............................................................................................. 132
8.6 Análise de cluster............................................................................. 136
8.6.1 Transformação dos construtos em variáveis ................................ 136
8.6.2 Formação dos clusters .................................................................... 137
8.6.3 Diferenças comportamentais nos perfis dos clusters .................. 140
8.6.4 Diferenças entre os perfis dos clusters ......................................... 142
18
8.7 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster .................................................. 157
8.7.1 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster – cluster que não sabe avaliar se tomou a decisão correta (2) ........................................... 157
8.7.2 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster – cluster crenças claramente definidas (1 e 3) ............................................................ 158
8.7.2.1 Outer model de segunda ordem – cluster crenças claramente definidas (1 e 3) ............................................................ 158
8.7.2.2 Inner Path model – cluster crenças claramente definidas (1 e 3) 165
8.8 Testes de diferença entre os R² e as cargas da regressão, comparando os modelos e considerando a amostra total e a amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ............. 168
8.9 Comparação do ajuste dos modelos considerando a amostra total e a amostra crença claramente definida (cluster 1 e 3) .................................................................................... 171
9 CONCLUSÕES .................................................................................. 173
9.1 LIMITAÇÕES ..................................................................................... 181
9.2 SUGESTÕES PARA FUTURAS PESQUISAS .................................. 182
REFERÊNCIAS .................................................................................................... 184
APÊNDICE A – Variáveis de Escolha de Cursos de Graduação ..................... 194
APÊNDICE B – Questionário da fase quantitativa da pesquisa ...................... 197
APÊNDICE C – Resultados sobre o modelo considerando a amostra crença não definida .......................................................................... 201
19
1 INTRODUÇÃO
Desde o seu descobrimento, até a chegada de D. João VI em 1808, o
Brasil não dispunha de instituições de ensino superior. Naquela época, apenas os
jovens integrantes de uma elite colonial portuguesa eram enviados a Portugal
para terem acesso ao ensino superior (SOARES et al., 2002).
Com a chegada de D. João VI ao Brasil, os primeiros cursos superiores
brasileiros começaram a ser autorizados, mas ainda de forma tímida e limitada a
profissões técnicas, pois não era interesse do governo a criação de universidades
(SOARES et al., 2002).
Na década de 1930 surgiram as primeiras universidades no Brasil, ainda herança de
um modelo anterior, pois consistiam em sua grande maioria na unificação dos
cursos de natureza técnico-profissionalizantes em torno de uma única instituição de
ensino. Em 1961 foi promulgada a primeira Lei de Diretrizes e Bases – LDB, que
posteriormente foi revogada pela LDB de 1968, esta, por sua vez, substituída pela
LDB de 1996 que, por conceder maior autonomia às instituições de ensino superior
e flexibilizar as regras para a criação de novas instituições, permitiu expressiva
expansão do ensino superior brasileiro (SOARES et al., 2002; TEIXEIRA, 1989).
Essa expansão provocou crescimento da oferta de vagas no ensino superior acima
do crescimento da demanda, gerando um número expressivo de vagas ociosas nas
instituições privadas de ensino superior. Nesse contexto, para que os gestores
educacionais sejam capazes de promover o aumento da atratividade e,
consequentemente, de procura pelos cursos de sua instituição, torna-se necessária
a compreensão do processo de decisão de compra dos consumidores de serviços
educacionais, identificando como os estudantes definem as Instituição de Ensino -
Superior – IES em que pretendem estudar.
Esse problema afeta sobremaneira as IES privadas, uma vez que
dependem de sua própria viabilidade econômico-financeira para sustentabilidade
no longo prazo, e o preenchimento das vagas ofertadas é elemento fundamental
para isso. Considerando que as IES privadas reúnem 74,6% das matrículas do
ensino superior brasileiro (TEIXEIRA, 2012, p. 39), ganham relevância os estudos
envolvendo aspectos relacionados à sua gestão, pois contribuirão para o
desenvolvimento da parte majoritária do ensino superior brasileiro.
20
Além da importância socioeconômica da presente pesquisa, derivada
dos fatores citados, destaca-se ainda a sua importância teórica. A literatura do
processo de decisão de compra dos consumidores de serviços educacionais
aponta atributos de imagem, endosso social, preço cobrado, expectativa de valor
e as emoções dos candidatos como influenciadores do processo decisório para a
escolha da IES (ARYA, 2010; NAZARI; ELAHI, 2012; MARTINS; TEIXEIRA;
SILVA, 2009; SOUKI et al., 2007; KOTLER; FOX, 1994; PUNJ; STAELIN, 1978;
BERGAMO et al., 2010).
Entretanto, em nenhum dos trabalhos ora mencionados foi verificada a
existência de discussões em torno da contribuição desses atributos para a
escolha realizada pelos estudantes. Na tentativa de avaliar os impactos dos
diversos atributos sobre a escolha por eles realizada, foi proposto o conceito
denominado ―crença de se ter tomado a decisão correta‖. Tal conceito parte da
suposição de que, apesar de os estudantes avaliarem diversos atributos durante
seu processo decisório, tal avaliação não conduz, necessariamente, à certeza
acerca da escolha efetuada. Nesse sentido, uma parcela dos estudantes pode
estar escolhendo as IES sem ter a convicção de estar tomando a decisão correta.
A presente pesquisa parte, portanto, destes três pilares: o conjunto de
atributos considerado, a crença de se ter tomado a decisão correta e a possível
existência de grupos de estudantes com padrões comportamentais distintos em
relação à crença de ter tomado a decisão correta. A partir desses pilares será
proposto um modelo para a escolha de cursos superiores de graduação.
1.1 Problema de Pesquisa
A presente pesquisa pretende auxiliar os gestores de IES a
compreenderem como os estudantes de cursos de graduação escolhem as
instituições em que pretendem estudar, de forma que possam adotar estratégias
capazes de aumentar a procura por seus cursos, distinguindo-se de seus
concorrentes em um ambiente em que a oferta é maior do que a demanda.
Sendo assim, o problema de pesquisa pode ser traduzido nas
seguintes questões norteadoras: 1ª) quais são os atributos considerados pelos
21
estudantes para escolherem as suas IES dentre as diversas opções disponíveis;
2ª) como os atributos considerados pelos candidatos para escolherem as IES
afetam as suas crenças em terem tomado a decisão correta e 3ª) existem grupos
de estudantes que se diferenciam entre si no que se refere aos padrões
comportamentais relacionados à crença de ter tomado a decisão correta?
Para responder à primeira questão norteadora, foram levantados os
atributos considerados no processo de decisão por IES. Para tratar da segunda,
introduziu-se um conjunto de variáveis que avalia a crença dos estudantes em
terem tomado a decisão correta, e buscou-se verificar como os atributos afetam
essa crença. Isto porque a crença de ter tomado a decisão correta foi
considerada como um indicativo de segurança em torno da decisão tomada, uma
vez que os estudantes pesquisados já se encontram matriculados. Dessa forma,
se atributos influenciaram ou não a segurança à época em que a decisão foi
tomada, também se poderá dizer se influenciam ou não a escolha da IES. Por
fim, para buscar solução para a terceira questão norteadora, foi realizada uma
análise de cluster dos estudantes, segregando-os em grupos conforme a sua
crença em terem a tomado a decisão correta.
Sob o prisma gerencial, ao responder tais questões, espera-se oferecer
ao gestor educacional subsídios para a formulação de estratégias empresariais
capazes de alavancarem a procura pela sua IES, criando condições para sua
viabilidade em longo prazo. A relevância do problema de pesquisa decorre,
portanto, de conexão com a sustentabilidade institucional da IES, em especial
das IES privadas.
Sob o prisma acadêmico, a propositura do construto ―crença de ter
tomado a decisão correta‖ ao modelo chama atenção para uma maior e mais
profunda discussão acadêmica em torno da capacidade de os atributos de
escolha de IES, atualmente discutidos como relevantes na literatura, serem
capazes de efetivamente influenciarem a escolha do candidato.
22
2 OBJETIVOS
Considerando-se o problema desta pesquisa, foram estabelecidos os
seguintes objetivos:
2.1 Objetivo geral
A presente pesquisa tem por objetivo identificar os atributos
considerados para a escolha de IES, a capacidade de tais atributos explicarem a
crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta, e os grupos que
podem ter padrões comportamentais diferentes acerca da crença em terem
tomado a decisão correta.
2.2 Objetivos específicos
A partir do objetivo geral, a presente pesquisa buscará ainda atender
aos seguintes objetivos específicos:
propor e testar um modelo capaz de explicar como os atributos de
escolha de IES afetam a crença dos estudantes em terem tomado a
decisão correta;
identificar os atributos que compõem a imagem que os estudantes
possuem em relação às IES;
avaliar os impactos da imagem que os estudantes possuem em relação
às IES sobre as suas emoções em relação a elas;
avaliar os impactos da imagem que os estudantes têm das IES sobre a
sua expectativa de valor em relação a elas;
verificar os impactos do preço cobrado pelas IES sobre a expectativa
de valor que os estudantes possuem em relação a elas;
verificar os impactos do endosso social sobre a imagem que os
estudantes possuem em relação às IES;
23
verificar os impactos do endosso social, imagem, preço baixo,
expectativa de valor e das emoções na crença dos estudantes de terem
tomado a decisão correta em relação à escolha das IES;
verificar se existem diferenças no que se refere à crença em ter tomado
a decisão correta para diferentes grupos de estudantes.
24
3 CONTEXTUALIZAÇÃO DO OBJETO DE PESQUISA
Diferentemente de grande parte dos demais países latino-americanos,
que tiveram suas primeiras universidades de origem religiosa e dependentes da
autorização do Sumo Pontífice, tendo sido instituídas pelos espanhóis no Século
XVI, o Brasil, até o início do Século XIX, não possuía universidades (SOARES et
al., 2002).
Até o Século XIX, possuíam acesso à universidade apenas os filhos da
elite colonial portuguesa, enviados a Portugal para estudar na Universidade de
Coimbra, que recebia jovens das colônias portuguesas com o propósito de
desenvolver homogeneidade cultural avessa a questionamentos da fé católica e à
superioridade da colônia em relação à metrópole. Durantes os três primeiros
séculos do Brasil Colônia, foram enviados a Portugal para cursarem ensino
superior cerca de 2.500 jovens nascidos no Brasil (SOARES et al., 2002).
Os jovens brasileiros enviados à Universidade de Coimbra eram
considerados portugueses nascidos no Brasil, podendo até mesmo lecionar na
Universidade. O Marquês de Pombal, que introduzira diversas reformas em
Portugal designou um deles, Francisco de Lemos de Faria Pereira Coutinho, para
planejar e executar mudanças radicais na Universidade de Coimbra, tendo sido
seu reitor por trinta anos. Outro exemplo foi José Bonifácio de Andrada, patriarca
da independência do Brasil (TEIXEIRA, 1989).
Foi a partir de 1808, quando ocorreu a vinda da família real portuguesa
para o Brasil, fugindo da invasão de Portugal pela França, que começam a ser
instaladas as primeiras IES no Brasil. Já residente em Salvador, o Príncipe
Regente D. João VI recebeu de comerciantes daquela cidade o pedido para que
fosse criada uma universidade, os quais ofereciam para tanto os recursos
financeiros necessários. O pedido não foi aceito, mas foi autorizada a criação do
curso de Cirurgia, Anatomia e Obstetrícia, sendo este o primeiro curso superior a
funcionar no Brasil. Nos anos que sucederam essa criação até a proclamação da
república em 1889, 42 foram os pedidos de criação de universidades, todos
recusados pelo governo e pelo parlamento, tendo sido apenas criados cursos em
escolas profissionais, como os da Escola de Minas de Ouro Preto (TEIXEIRA,
1989).
25
Também nos anos iniciais da República, entre 1889 e 1920, as
políticas de governo não possibilitaram a criação de uma universidade brasileira.
A influência do grupo de oficiais que proclamou a república pode ser considerada
como decisiva para o retardamento da criação da primeira universidade brasileira.
Tal grupo via a universidade como uma instituição ultrapassada e anacrônica,
incapaz de atender às necessidades do novo mundo, razão pela qual defendiam
cursos laicos de orientação técnica profissionalizante. Nesse período,
aproveitando-se de descentralização política, alguns estados constituíram suas
Universidades (São Paulo, Amazonas e Rio de Janeiro), que foram logo
descontinuadas pelo governo federal (SOARES et al., 2002).
A primeira universidade brasileira veio a ser criada apenas em 1920
(Universidade do Rio de Janeiro), denominada atualmente como Universidade
Federal do Rio de Janeiro, que reunia administrativamente cursos
profissionalizantes então existentes. Comentava-se à época que era uma
universidade ―para belga ver‖ criada para conceder o título de Doutor Honoris
Causa ao Rei da Bélgica que visitaria o Brasil (ROMANO, 2006).
Com o golpe de estado que pôs fim à velha república, surgem as
condições para o nascimento de universidades no Brasil, com a criação em 1931
do Estatuto das Universidades Brasileiras pelo governo do então presidente
Getúlio Vargas (SOARES et al., 2002).
De fato, a primeira universidade do Brasil foi a Universidade de São
Paulo, constituída em 1934 pelo governo do estado de São Paulo, fruto de um
projeto político que visava à criação de uma universidade de alto padrão
acadêmico-científico em uma clara tentativa de retomar o espaço político perdido
com a revolução de 1930 (SOARES et al., 2002).
Muito embora tenha sido criado o Estatuto das Universidades
Brasileiras, a vocação do ensino superior brasileiro era o ensino, não a pesquisa,
devido à escassez de recursos. Além disso, os cursos de filosofia, matemática,
história e química serviam principalmente para formar professores para um
ensino médio em expansão (SOARES et al., 2002).
Com o governo populista de Getúlio Vargas, houve um movimento de
integração de faculdades em universidades, que foram federalizadas de forma tal
que cada unidade da federação passou a possuir sua universidade federal.
26
Durante a nova república, foram criadas vinte e duas universidades federais e
nove de natureza religiosa. No final da era Vargas, 65% das matriculas no ensino
superior estavam localizadas em universidades, e as demais em faculdades
técnicas (SOARES et al., 2002).
Em 1961 foi promulgada a primeira Lei de Diretrizes e Bases da
Educação Brasileira, a Lei 4.024 de 1961. Destaca-se nesse marco legal a
centralização do controle do ensino superior, mediante a criação do Conselho
Federal de Educação, cujos membros foram nomeados pelo Presidente da
República, conforme se verifica no artigo 9º deste ato legal:
artigo 9º Ao Conselho Federal de Educação, além de outras atribuições conferidas por lei, compete:
a) Decidir sobre o funcionamento dos estabelecimentos isolados de ensino superior, federais e particulares;
b) Decidir sobre o reconhecimento de universidades, mediante a aprovação de seus estatutos e dos estabelecimentos isolados de ensino superior, depois de um prazo de funcionamento regular de, no mínimo, dois anos; [...]
e) indicar disciplinas obrigatórias para os sistemas de ensino médio e estabelecer a duração e o currículo mínimo dos cursos de ensino superior.
Em seus artigos 81 e 85, a Lei 4.024/61 abordou a forma de
constituição das universidades e dos estabelecimentos isolados de ensino
superior, possibilitando que as IES não governamentais se organizassem sob a
forma de fundações ou associações.
Art. 81. As universidades serão constituídas sob a forma de autarquias, fundações ou associações. A inscrição do ato constitutivo no registro civil das pessoas jurídicas será precedida de autorização por decreto do governo federal ou estadual.
Art. 85. Os estabelecimentos isolados serão constituídos sob a forma de autarquias, de fundações ou associações.
Com o golpe militar de 1964, foi promulgada nova lei fixando normas
de organização e funcionamento do ensino superior — a Lei 5.540 de 1968 —
que não trouxe mudanças significativas nos aspectos relativos à forma de
constituições das IES.
Como decorrência de pressões pela expansão do número de vagas, a
partir de 1968 houve uma forte expansão do setor privado, sendo que no ano de
27
1980 mais da metade das matrículas no ensino superior estavam localizadas em
estabelecimentos isolados e, destes, 86% eram faculdades privadas (SOARES et
al., 2002).
Com a promulgação da constituição federal de 1988, foram iniciados os
debates sobre um novo marco legal para a educação brasileira, que culminaram
na promulgação da Lei 9.394/96, a atual LDB.
Dentre as modificações introduzidas pela Lei 9.394/96, duas foram
fundamentais no processo de expansão do número de vagas a partir de sua
promulgação, a saber: 1) a possibilidade de instituições de ensino superior serem
mantidas por instituições de direito privado com finalidade lucrativa e 2) a criação
de uma nova modalidade de instituição de ensino superior, o Centro Universitário.
Esses fatores, aliados a uma maior liberalidade para autorização de cursos e de
faculdades isoladas pelo Ministério da Educação, contribuíram para crescimento
da ordem de 236% entre os anos de 1994 e 2005 (NUNES, 2007).
O resumo da evolução cronológica do ensino superior no Brasil pode
ser demonstrado conforme a Figura 1.
Figura 1 Linha do tempo do ensino superior no Brasil
‗
Fonte: elaborada pelo autor, com base em informações de Soares et al. (2002), Romano (2006) e Teixeira (1989).
29
A leitura dos dados do ensino superior brasileiro permite observar uma
elevada expansão da quantidade de IES a partir da promulgação da Lei 9.394/96,
conforme se pode observar no gráfico 1. Nota-se que entre os anos de 1980 e 2000
o número de IES cresceu 34%, saindo de 882 em 1980 para 1180 no ano 2000.
Entre os anos de 2000 e 2010 esse crescimento foi de 101%.
Gráfico 1 Evolução da quantidade de IES no Brasil
Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.
Nota-se no gráfico 2 que até 1996 as curvas de evolução do número de
IES públicas e privadas apresentavam comportamentos semelhantes, o que deixa de
acontecer após esse ano, quando se verifica um descolamento das IES privadas,
que crescem de 1004 em 2000 para 2099 em 2010. Isso representa um crescimento
de mais de 1000 IES, ou seja, em uma década foram criadas mais IES do que
durante toda a história do ensino superior brasileiro até então. Já nas IEs públicas, o
crescimento foi bem inferior, totalizando 102 IES no mesmo período.
882
918 1.180
2.377
-
500
1.000
1.500
2.000
2.500
19
80
19
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19
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19
83
19
84
19
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19
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19
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19
88
19
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19
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Qu
an
tid
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e d
e IE
S
Ano
30
Gráfico 2 Evolução das IES por categoria administrativa
Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.
A evolução das matrículas no ensino superior presencial brasileiro
apresenta comportamento semelhante ao da evolução do número de instituições de
ensino superior, conforme pode ser observado no gráfico 3.
200 222 176 278
682 696
1.004
2.099
-
500
1.000
1.500
2.000
2.500
19
80
19
81
19
82
19
83
19
84
19
85
19
86
19
87
19
88
19
89
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
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95
19
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19
97
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20
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an
tid
ad
e d
e I
ES
IES públicas IES privadas
31
Gráfico 3 Evolução das matrículas no ensino superior presencial
Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.
O gráfico 4 apresenta a evolução das matrículas no ensino superior
presencial brasileiro conforme a categoria administrativa, reforçando a relevância do
setor privado na expansão do ensino superior brasileiro.
1.377.286 1.540.080
2.694.245
5.449.120
-
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
19
80
19
81
19
82
19
83
19
84
19
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19
86
19
87
19
88
19
89
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
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19
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00
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01
20
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08
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09
20
10
Nú
mero
de M
atr
ícu
las
32
Gráfico 4 Evolução das matrículas no ensino superior presencial por categoria
administrativa
Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.
Para uma análise mais aprofundada desse crescimento, é necessária
ainda uma avaliação da evolução das vagas ofertadas no ensino superior, conforme
observado no Gráfico 5.
885.054 961.455
1.807.219
3.987.424
492.232 578.625
887.026
1.461.696
-
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
3.500.000
4.000.000
4.500.000
19
80
19
81
19
82
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86
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e d
e M
atr
ícu
las
Matriculas - IES Privadas Matriculas - IES Públicas
33
Gráfico 5 Evolução da oferta de vagas no ensino superior
Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.
Enquanto o crescimento da oferta de vagas na década foi de 671%, com a
criação de 2,7 milhões de novas vagas ofertadas anualmente, o crescimento de
ingressantes foi da ordem 346%, com o crescimento de 1,2 milhão de novos
ingressantes. Verifica-se que, em um período de 30 anos, o crescimento do número
de vagas foi de 1,5 milhão maior do que o crescimento dos ingressantes, o que
causou a criação de um problema para as instituições de ensino superior privadas: a
ociosidade de vagas. Tal ociosidade é caracterizada pela diferença entre as vagas
ofertadas e as vagas efetivamente preenchidas.
O Gráfico 6 apresenta o crescimento da ociosidade no ensino superior
privado, demonstrada pelas diferentes evoluções do número de vagas (oferta) e do
número de ingressantes (demanda) nessas instituições. Fica constatado que o
crescimento do ensino superior a partir da Lei 9.394/96 foi também acompanhado
pelo crescimento da ociosidade de vagas, pois a oferta cresceu acima da demanda.
No ano de 2010, o ensino superior privado apresentou ociosidade (oferta maior que
277.874 347.775
970.655
2.674.855
126.940
155.009 245.632
445.337
-
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
19
80
19
81
19
82
19
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19
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e d
e V
ag
as O
fert
ad
as
Vagas - IES Privadas Vagas - IES Públicas
34
demanda) de 1,5 milhão de vagas, fazendo com que o número de vagas ociosas se
tornasse superior ao número de vagas preenchidas.
Gráfico 6 Evolução da ociosidade no ensino superior privado
Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.
A existência de relevante quantidade de vagas não preenchidas no ensino
superior privado brasileiro, para Loch e Reis (2004), constitui importante desafio
estratégico, demandando dos gestores a busca de alternativas para que seja
preservada a viabilidade financeira do empreendimento educacional. Isso é
endossado também por Bergamo et al. (2010), que atribuem à flexibilização das
regras para a abertura de cursos e instituições de ensino superior no Brasil a partir
de 1995 a latente necessidade de as IES identificarem estratégias mercadológicas
adequadas às suas necessidades de expansão ou manutenção de sua atividade
educacional.
-
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.00019
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e V
ag
as e
de I
ng
ressan
tes
Vagas - IES Privadas Ingressantes - IES Privadas
Ociosidade
35
Assim, compreender como o público que procura uma vaga no ensino
superior escolhe a IES em que irá estudar constitui relevante papel para o gestor de
uma IES privada, pois permitirá a implantação de práticas de gestão capazes elevar
o preenchimento das vagas ofertadas, reduzir a ociosidade e, com isso, melhorar as
condições de sustentabilidade do empreendimento educacional.
A busca pela compreensão desse comportamento não deve ser
confundida com a discussão em torno do tema da mercantilização do ensino
superior, uma vez que o expressivo crescimento da oferta de vagas e matrículas no
ensino superior privado desperta a atenção da sociedade para o tema dessa
mercantilização, sem fazer distinção entre três importantes debates: a) o do papel do
Estado como fornecedor de serviços educacionais, já que ele pode oferecer
diretamente esses serviços, como faz nas universidades federais, ou por meio de
convênios com IES particulares, como faz no Programa Universidade para Todos -
PROUNI; b) o da aplicabilidade da educação superior paga para todos, pois o
Estado pode cobrar pela oferta de serviços educacionais em IES por ele mantidas,
como é o caso do Chile e c) a precarização da qualidade do ensino em decorrência
da expansão desordenada, que pode ocorrer tanto em IES particulares como
públicas. A próxima seção procura esclarecer de forma sintética as diferenças entre
tais debates.
36
4 O PAPEL SOCIAL DA EDUCAÇÃO E O MARKETING
Da mesma forma que a tradição do ensino filantrópico é muito antiga e
respeitada, também é velha a recusa da sociedade em ver o ensino como uma
atividade comercial (CASTRO, 2007). Já na Atenas do século V a.C. o debate
estava presente quando os sofistas se apropriaram da tarefa de educadores, donos
de uma técnica apurada de ensino-aprendizagem, e passaram a cobrar por seu
trabalho como em qualquer outra profissão, sendo desaprovados pela aristocracia —
a única classe social à época livre e detentora da democracia — que concebia a
educação como o exercício de uma paixão só concebível como função gratuita,
tendo como símbolo desse princípio o filósofo Sócrates (TEIXEIRA, 2008).
Esse debate é muito presente nos dia de hoje e retratado em inúmeros
trabalhos acadêmicos, sendo identificado por diversos rótulos: nos EUA como
―capitalismo acadêmico‖, na Europa como ―homogeneização da educação superior
pública‖ e na América Latina como ―mercantilização e comoditização da educação
superior pública‖ (SERAFIM, 2011).
Há que se destacar que esse debate situa-se em torno do fenômeno da
privatização, termo usado para designar experiências muito distintas, que vão desde
a cobrança de taxas e anuidades nas instituições públicas, como acontece no Chile,
até a expansão das matrículas no setor privado, como no caso brasileiro. A linha
principal desse debate encontra-se na demonstração do Estado em reduzir o
investimento na educação superior pela adoção de uma lógica de mercado
(DURHAM; SAMPAIO, 2000).
Em que pese a educação de nível superior no Brasil estar no seio desse
debate, não é esse o tema do qual se origina a presente pesquisa. O debate em
torno do papel do Estado no ensino superior brasileiro deve ser conduzido pelos
diversos atores que compõem o sistema democrático de uma nação, para que ao fim
sejam conquistadas políticas de Estado que atendam aos anseios do povo brasileiro.
A possível relação clientelista entre o estudante e a instituição de ensino
superior também passa ao lado da presente pesquisa. Parte-se do pressuposto que,
37
uma vez matriculado, a relação que existe entre o aluno e a escola é de ensino-
aprendizagem. O aluno não compra um produto ou serviço, ele é o sujeito de sua
educação, o centro da escola, o ator principal de uma grande epopeia (TEIXEIRA,
2008).
A presente pesquisa tem origem no debate em torno da função social do
marketing, bastante distinto dos debates em torno do papel do Estado na educação
ou da relação clientelista entre aluno e escola.
A função social do marketing é tratada por Kotler e Levy (1969), que o
definem como uma ampla atividade social que vai além da simples venda de
produtos alcançando o objetivo maior de servir e satisfazer as necessidades
humanas. Neste sentido, os princípios de marketing podem ser aplicados a
governos, organizações sem fins lucrativos, campanhas de doação, pessoas e
ideias.
Compreender a motivação que leva doadores a doarem recursos para
obras assistenciais é fundamental para uma entidade que depende de tais recursos
para a execução de sua missão (KOTLER; LEVY, 1969).
A discussão dos conceitos de marketing aplicáveis à escolha, feita pelo
estudante, de uma IES não representa um endosso à mercantilização do ensino e
uma apologia ao livre mercado. Ainda que todo o ensino superior fosse gratuito e
oferecido pelo Estado, práticas de marketing seriam necessárias para a
compreensão dos motivos que levariam os estudantes a escolherem uma ou outra
IES.
Estudar práticas de marketing relacionadas ao comportamento dos
estudantes durante o processo de escolha da IES é, portanto, fundamental para que
a IES tenha alunos, pois, se não for por eles escolhida, não poderá exercer sua
função social, a de educar.
38
5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Esta seção buscará abordar a fundamentação teórica de uma forma
didática e abrangente, permitindo uma visão ampla dos principais conceitos
relacionados ao campo de estudos do comportamento do consumidor, de forma a
permitir uma compreensão mais clara para o leitor menos familiarizado. No entanto,
cada um dos tópicos que compõem esta seção é iniciado com uma síntese de seu
conteúdo, permitindo maior objetividade para o leitor mais familiarizado com o
campo.
Esclarece-se que o estudante será tratado como consumidor de serviços
educacionais para fins de melhor compreensão das discussões teóricas abordadas
nessa etapa da pesquisa. Esse tratamento não representa concordância com
eventuais relações clientelistas entre aluno e escola, verificadas em determinadas
circunstâncias, pois, como já abordado, o autor acredita que a relação prevalecente
entre a escola e os alunos deve ser a de ensino-aprendizagem. Abordar o
comportamento do estudante durante o processo de escolha como comportamento
do consumidor de serviços educacionais é decorrência do compromisso do autor
com o rigor na utilização do marco teórico em torno do tema objeto da pesquisa.
As próximas seções buscarão aprofundar o referencial teórico em torno do
tema central desta pesquisa: o comportamento de compra do consumidor de
serviços educacionais.
5.1 Comportamento do consumidor
O estudo do comportamento do consumidor deriva das disciplinas que
compõem a ciência do comportamento e se propõe a estudar as diversas atividades
componentes de um processo de compra. Para isso, modelos integrativos do
comportamento de compra do consumidor foram criados, os quais se sustentam,
principalmente, na divisão do processo de compra em cinco etapas: o
39
reconhecimento da necessidade, a busca de informações, a avaliação de
alternativas, a compra e o pós-compra (BENNETT; KASSARJIAN, 1975; SOLOMON,
2002; MOWEN; MINOR, 2003; SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2008; LOPES; SILVA,
2011; GOLDSTEIN; ALMEIDA, 2011; MESQUITA; MARTINS, 2010; HIRSCHMAN,
1989).
Partindo-se do propósito central de marketing, que é o de identificar e
satisfazer necessidades do consumidor (no marketing de serviços esse propósito se
mantém), a compreensão do comportamento de compra dos consumidores de
serviços educacionais assume papel estratégico para as instituições de ensino
superior.
Para Bennett e Kassarjian (1975), o estudo do comportamento do
consumidor deriva das disciplinas que se ocupam do comportamento humano — as
ciências do comportamento. Dentre estas, as que fizeram contribuições significativas
para o estudo do comportamento do consumidor são a economia, a sociologia, a
psicologia e, em menor grau, a política e a antropologia cultural. A primeira ocupa-se
do comportamento do consumidor; a sociologia se ocupa do comportamento de
grupo de indivíduos; a psicologia, com os próprios indivíduos; e a psicologia social e
a ciência política, com o comportamento do indivíduo dentro do grupo ou dos grupos.
O comportamento do consumidor surgiu inicialmente da teoria da utilidade,
oriunda da economia. Entretanto, não era possível ignorar os fatores complexos
como a motivação, valores e atitudes. Por isso, na década de 1940, foram os
pesquisadores motivacionais psicanaliticamente orientados que introduziram e
salientaram tanto a motivação consciente quanto a inconsciente no marketing. De
acordo com esses teóricos, havia forças profundamente enraizadas que levavam
não só à escolha de um cônjuge como também à seleção de um carro. No fim da
década de 1950 apareceram modelos matemáticos do que iria se tornar o campo do
comportamento do consumidor. Da psicologia foram adaptados os modelos de
aprendizado estocásticos ao comportamento do consumidor, seguidos de perto
pelos modelos cognitivos, pelos de fluxograma e pelas simulações em computador
(BENNETT; KASSARJIAN, 1975).
40
Surge então o campo do comportamento do consumidor, que abrange
uma ampla área, correspondendo ao estudo dos processos envolvidos quando
indivíduos ou grupos selecionam, compram, usam ou dispõem de produtos, serviços,
ideias ou experiências para satisfazer necessidades e desejos (SOLOMON, 2002).
Para Mowen e Minor (2003), o comportamento do consumidor é definido
como o estudo das unidades compradoras e dos processos de troca envolvidos na
aquisição, no consumo e na disposição de mercadorias, serviços, experiências e
ideias.
Sheth, Mittal e Newman (2001) definem o comportamento do cliente como
sendo as atividades físicas e mentais realizadas por clientes de bens de consumos e
industriais que resultam em decisões e ações, como comprar e utilizar produtos e
serviços.
O comportamento do consumidor, para Blackwell, Miniard e Engel (2005),
é definido como atividades com que as pessoas se ocupam quando obtêm,
consomem e dispõem de produtos e serviços.
Com o intuito de simplificar uma realidade extremamente complexa,
estudiosos das relações de consumo idealizaram modelos integrativos do
comportamento do consumidor, permitindo que se faça a distinção e compreensão
das diferentes fases do processo decisório na tentativa de prever o comportamento
futuro (LOPES; SILVA, 2011). Para Goldstein e Almeida (2011), a integração parece
ser uma tônica na disciplina Comportamento do Consumidor, provavelmente por
causa de seu desenvolvimento histórico, baseado em uma coletânea de
conhecimentos de várias outras disciplinas.
A partir das definições conceituais, passa-se a avaliar os diversos
modelos teóricos do processo de decisão de compra do consumidor. Para Mesquita
e Martins (2010), os principais autores que propuseram modelos teóricos do
processo de decisão de compra do consumidor podem ser resumidos no Quadro 1.
41
Quadro 1 Modelos do processo de decisão de compra do consumidor
Autor Etapas do Modelo
Blackwell, Miniard e Engel (2005)
- Reconhecimento da necessidade - Busca de informações - Avaliação de alternativas pré-compra - Compra - Consumo - Avaliação pós-consumo - Descarte
Kotler e Armstrong (2003)
- Reconhecimento da necessidade - Busca da informação - Avaliação das alternativas - Decisão de compra - Comportamento pós-compra
Sheth; Mittal e Newman (2001)
- Reconhecimento do problema - Busca de informação - Avaliação de alternativas - Compra - Experiência pós-compra
Churchill Junior e Peter (2003)
- Reconhecimento da necessidade - Busca de informações - Avaliação de alternativas - Decisão de compra - Avaliação pós-compra
Bateson e Hoffman (2001) - Estágio pré-compra - Estágio de consumo - Avaliação pós-compra
Lovelock e Wright (2004) - Etapa pré-compra - Etapa do encontro do serviço - Etapa pós-compra
Fonte: adaptado de Mesquita e Martins (2010).
Em sua pesquisa, Lopes e Silva (2011) identificaram que a literatura
acadêmica contempla diversos modelos integrativos que descrevem o
comportamento do consumidor: Modelo de Nicosia (NICOSIA, 1966); Modelo de
Howard e Sheth (HOWARD; SHETH, 1969); Modelo holocêntrico (MARKIN, 1974);
Modelo Kerby (KERBY, 1975 apud ZALTMAN; WALLENDORF, 1979); Modelo de
processamento de informação de Bettman (BETTMAN, 1979); Modelo de Rao e
Vilcassim (RAO;VILCASSIM, 1985); Modelo Engel, Blackwell e Miniard
(BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005); Modelo Howard (HOWARD, 1989); Modelo
Experimental do Consumidor de Holbrook e Hirschman (HOLBROOK; HIRSCHMAN,
42
1982 apud HIRSCHMAN, 1989) e o Modelo de Valores de Consumo de Sheth,
Newman e Gross (SHETH; NEWMAN; GROSS, 1991).
Os modelos integrativos de comportamento do consumidor, na avaliação
de Goldstein e Almeida (2011), podem ser classificados em ―Explicativos‖ ou
―Estímulo-Reação‖. Os modelos Explicativos têm por objetivo descobrir as razões
que levam o consumidor a tomar uma decisão e seu raciocínio, explicando assim
seu comportamento. Já os modelos Estímulo-Reação têm por objetivo prever qual
seria o resultado de um processo, considerando-se certas entradas, assumindo-se
certas hipóteses, sem, contudo analisar e modelar o processo em si.
Levando em conta os objetivos da presente pesquisa, serão considerados
apenas os modelos Explicativos. A partir da avaliação do Quadro 1 e das pesquisas
conduzidas por Goldstein e Almeida (2011) e Hirschman (1989), avaliou-se o
processo de compra dividido em cinco estágios principais: reconhecimento da
necessidade, busca de informação, avaliação de alternativas, decisão de
compra/consumo e avaliação pós-compra/consumo.
Em outras palavras, Hirschman (1989) avalia o processo de compra do
consumidor em termos de uma jornada heroica (Heroic Quest), onde o protagonista
central (o consumidor) procura atender suas necessidades, sendo modificado ao
longo desse processo. O consumidor inicia essa jornada, ainda sem o produto, em
um estado de equilíbrio, que, por meio de diferentes maneiras, é transformado em
um estado de desequilíbrio. Em resposta a esse estado, o consumidor inicia uma
busca por informações e, durante essa jornada, uma série de possibilidades é
descoberta, fazendo com que se depare com a necessidade de escolha. Ao realizar
a escolha, surgirão então as possibilidades de a escolha realizada ter ou não ter
satisfeito a necessidade original.
Uma vez que o processo de compra foi categorizado em cinco estágios
(reconhecimento da necessidade, busca de informação, avaliação de alternativas,
decisão de compra/consumo e avaliação pós-compra/consumo), a próxima seção é
dedicada a uma compreensão mais profunda de cada um deles.
43
5.2 Estágios do processo de decisão de compra
5.2.1 Reconhecimento da necessidade
O reconhecimento da necessidade é decorrência de discrepâncias nas
percepções do estado real e ideal das coisas, causando sensação de desconforto ou
problema a ser resolvido. Afetado por variáveis como atitude, personalidade, cultura
e influência social, o reconhecimento da necessidade é influenciado tanto por
estímulos internos quanto externos, permitindo a adoção de estratégias de marketing
para chamar atenção do consumidor para a necessidade ou problemas não
percebidos anteriormente (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005; SHETH; MITTAL;
NEWMAN, 2008; HOWARD; SHETH, 1969; LIRA et al., 2007; MOWEN; MINOR,
2003).
O primeiro estágio do processo de decisão de compra consiste no
reconhecimento de um problema a ser resolvido ou uma necessidade a ser
satisfeita. Esse reconhecimento é decorrência de diferença entre percepções do
indivíduo sobre o estado real e o estado ideal das coisas, caracterizado por um
estado de desconforto físico ou psicológico que o desperta para a compra de um
produto ou serviço (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005; SHETH, MITTAL E
NEWMAN, 2008). Esse reconhecimento depende do grau de discrepância entre os
dois estados e, na medida em que graus muito pequenos de discrepância podem
não ser sentidos, podem não ser reconhecidos como necessidades. Por outro lado,
quanto maior a discrepância, maior o reconhecimento da necessidade e,
consequentemente, maior o impulso para a compra. Mowen e Minor (2003)
defendem que, se a satisfação com o estado real diminui, ou se o nível de estado
desejado aumenta para além de um nível considerado crítico, há o reconhecimento
da existência de um problema que impulsiona o consumidor a agir.
De acordo com Lira et al (2007), o reconhecimento do problema pode
envolver simultaneamente muitas variáveis, incluindo atitudes, percepção e
44
características de personalidade como também a influência do grupo de referência.
Nesse estágio, fatores psicológicos exercem influência importante.
O reconhecimento da existência de um problema, para Sheth, Mittal e
Newman (2008), pode ocorrer mediante estímulos internos ou estímulos externos.
Os estímulos internos são os estados de desconforto percebidos, enquanto os
estímulos externos correspondem aos itens de informação de mercado que levam o
consumidor a perceber o problema.
O estado interno do consumidor é, para Howard e Sheth (1969), afetado
por diversos estímulos oriundos do seu ambiente comercial e social. O ambiente
comercial consiste nas atividades de marketing das diversas empresas que
pretendem se comunicar com o consumidor e, para isso, usam estímulos
significativos quando buscam comunicar atributos tangíveis — ou estímulos
simbólicos, quando buscam comunicar atributos simbólicos.
Como o passo inicial do processo de decisão de compra do consumidor é
o reconhecimento de uma discrepância entre estado real e ideal, estimular esse
reconhecimento corresponde a uma relevante estratégia de estímulo à compra.
Assim, esforços de comunicação para afetar a percepção dos consumidores de
determinados produtos ou serviços sobre a discrepância entre suas necessidades
ideais e as satisfeitas constituem importante papel dos profissionais de marketing, os
quais frequentemente comunicam uma necessidade chamando atenção de
consumidores para as necessidades ou problemas não percebidos anteriormente
(BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005, p. 76).
Diversos são os fatores que levam as pessoas a terem despertada a
necessidade de cursarem o ensino superior — que passam desde a realização
pessoal, a realização cultural e a cobrança da família, da sociedade e do mercado
de trabalho — fazendo com que a decisão de ingressar no ensino superior seja
quase uma imposição (I. R. PESQUISAS DE MERCADO E OPINIÃO, 2004).
Fatores econômicos também contribuem para o reconhecimento da
necessidade, uma vez que o salário médio de profissionais com ensino superior
chega a ser 225% superior que o de profissionais sem esta formação (IBGE, 2013).
45
Em razão dos objetivos desta pesquisa, o referencial teórico não irá se
aprofundar em aspectos relacionados ao reconhecimento da necessidade, uma vez
que essa etapa não será investigada.
5.2.2 Busca de informações
O simples reconhecimento da necessidade não implica necessariamente
na continuidade do processo de tomada de decisão do consumidor. Após esse
reconhecimento, ocorre a busca de informações, etapa onde o consumidor procurará
informações sobre as possibilidades de satisfação da necessidade identificada. Essa
busca é o processo pelo qual o consumidor investiga seu ambiente à procura de
dados adequados para tomar uma decisão razoável (SOLOMON, 2002).
A busca de informações corresponde à ativação de conhecimentos
armazenados na memória ou disponíveis no ambiente externo e relacionados a uma
situação de compra específica. Esse processo pode se iniciar a partir do
reconhecimento da necessidade e se relacionar diretamente a uma compra, ou
antes dela, de forma não intencional. A busca no ambiente externo pode se dar por
meio da consulta a fontes empresariais e dependentes ou a fontes não empresariais
e independentes, dentre estas a comunicação boca a boca. A extensão e
profundidade da busca serão tão maiores quanto mais relevantes forem os riscos
relacionados à compra e deverão seguir até o momento em que seus benefícios
marginais forem superiores aos custos marginais. No entanto, este processo é
influenciado por outros fatores que podem fazer com que os consumidores façam
buscas menos profundas e extensas (SOLOMON, 2002; BLACKWELL; MINIARD;
ENGEL, 2005; BETTMAN, 1970; MOWEN; MINOR, 2003; SHETH; MITTAL;
NEWMAN, 2001; BLOCH, SHERREL; RIDGWAY, 1986).
A primeira fase da busca acontece no momento em que o consumidor
recupera em sua memória permanente aqueles produtos e marcas que já conhece.
São ainda definidos alguns contornos de produtos e marcas existentes na memória
do consumidor:
46
Ao conjunto de produtos e marcas dá-se o nome de conjunto lembrança ou conjunto evocado. Este conjunto lembrança, ou evocado, por sua vez, é subdividido em três categorias - o conjunto de consideração, o conjunto inerte e o conjunto inepto. O conjunto consideração é formado por aquelas marcas e produtos que são aceitáveis para considerações posteriores. O conjunto inerte é formado pelas marcas e produtos aos quais o consumidor é indiferente. O conjunto inepto consiste nas marcas e produtos inaceitáveis pelo consumidor (MOWEN; MINOR, 2003, p. 197).
Sheth, Mittal e Newman (2001) realizam classificação semelhante,
atribuindo ao conjunto lembrança o nome de conjunto considerado, e ao conjunto
consideração, o nome de conjunto conhecido. Por outro lado, definem, dentro do
conjunto lembrança, uma categoria chamada conjunto evocado, constituído por
marcas e produtos que o cliente lembra no momento de tomar a decisão.
Bloch, Sherrel e Ridgway (1986) também classificam a busca em contínua
e anterior à compra. A busca é contínua quando as atividades de busca de
informações independem das necessidades ou decisões de compra. A busca
anterior à compra reúne as atividades de busca de informação que os consumidores
realizam em conexão a uma compra específica.
Outra categoria de busca é apresentada por Solomon (2002): a pesquisa
acidental, que consiste na mera exposição ao longo do tempo a estímulos
condicionados, resultando em aprendizagem que pode ser utilizada por algum tempo
depois do fato. Para os profissionais de marketing, esse resultado é um benefício da
propaganda constante.
Sheth, Mittal e Newman (2001) também classificam as estratégias de
busca em sistemática e heurística. A busca sistemática constitui-se em uma busca e
avaliação abrangentes das alternativas, enquanto a busca heurística constitui -se em
regras práticas, rápidas e atalhos utilizados para se tomarem decisões.
Uma decisão de consumo requer informações que permitam que o
consumidor estabeleça os critérios de avaliação adequados à solução de um
problema, identifique a existência das possíveis alternativas para a solução e o nível
de desempenho ou característica de cada solução alternativa em cada critério de
avaliação (HAWKINS; MONTHERSBAUGH; BEST, 2007).
Hawkins, Monthersbaugh e Best (2007) classificam as fontes de
informação em cinco categorias:
47
a) memória de buscas passadas, experiências pessoais e aprendizado de
baixo envolvimento;
b) fontes pessoais, como amigos, familiares e outras;
c) fontes independentes, como revistas, grupos de consumidores e agências
governamentais;
d) fontes de marketing, como vendedores, sítios eletrônicos e propagandas;
e) fontes experimentais, como inspeções ou testes de produto.
De maneira mais simples, Sheth, Mittal e Newman (2001) dividem as
fontes de informação em duas, as empresariais e as não empresariais. As fontes
empresariais são as que vêm da própria empresa que oferece o produto ou serviço.
As fontes não empresariais independem do controle das empresas. Por não terem
interesse em distorcer as informações, essas fontes são consideradas mais
confiáveis. Exemplos de fontes independentes são as publicações de organizações
com perícia relevante. Blackwell, Miniard e Engel (2005) denominam as fontes
empresariais de ―fontes dominadas pelo profissional de marketing‖ e as fontes não
empresariais de ―fontes dominadas por outros profissionais, não mercadológicos‖.
Construto Endosso Social
Dentre as fontes independentes, uma das mais importantes é a
comunicação boca a boca. Angelis et al. (2012) distinguem a comunicação boca a
boca em duas: a geração e a transmissão. A geração é decorrente de experiências
do próprio consumidor, enquanto a transmissão é decorrente da experiência de
outros. Esses autores (2012) sugerem que a geração normalmente tende a abordar
a comunicação boca a boca positiva em torno de uma marca, enquanto a
transmissão se dá em torno de comunicação negativa. Isso porque, para Angelis et
al. (2012), há uma tendência de o consumidor enaltecer as próprias experiências e
diminuir as de outros.
48
Pesquisas envolvendo o processo de decisão de compra de consumidores
de serviços educacionais apontam a comunicação boca a boca e o endosso social
como uma relevante fonte de informação utilizada por estudantes para escolherem
uma IES.
Arya (2010) buscou testar hipóteses sobre o efeito da propaganda no
processo de escolha de IES e testou diversas hipóteses, dentre elas duas
relacionadas à comunicação boca a boca: a primeira foi a de que essa comunicação
não traz significante diferença entre o número de ingressantes em uma IES, ou seja,
os estudantes apenas acreditam na propaganda que é feita e recomendações não
influenciam a sua decisão. A segunda hipótese, contrária à primeira, foi a de que a
comunicação boca a boca traz efeitos significativos, ou seja, os estudantes
procuram recomendações e que isto traz influência significativa em suas decisões. A
conclusão alcançada foi a rejeição da primeira hipótese e a aceitação da segunda,
de que a comunicação boca a boca, entendida como recomendação positiva ou
negativa de amigos e parentes apresenta uma influência relevante no processo de
escolha.
Nazari e Elahi (2012) buscaram avaliar os atributos relevantes para a
escolha de serviços educacionais, tendo elencado seis construtos: experiência
acadêmica dos professores, experiência profissional dos professores, reputação,
preço, qualidade da informação prestada sobre o curso e comunicação boca a boca.
A conclusão foi a de que a comunicação boca a boca, representada pela opinião
favorável, pela opinião desfavorável ou pela ausência de opinião de amigos e
parentes sobre o curso, corresponde ao construto de maior influência no processo
de escolha.
Martins, Teixeira e Silva (2009) buscaram descrever o comportamento
decisório do estudante de ensino superior no que se refere à avaliação de
alternativas pré-compra para identificar os atributos considerados importantes por
ele em sua decisão por uma IES, tendo identificado como relevante o fator de
endosso social, representando o grau em que o estudante recebe de fontes pessoais
informações positivas ou negativas a respeito de determinada instituição.
49
Neste sentido, para que fosse possível contemplar o efeito da
comunicação boca-a-boca no modelo, foi proposto o construto endosso social.
Para Blackwell, Miniard e Engel (2005), as pessoas buscam informações
relevantes para a tomada de decisão quando os benefícios percebidos da nova
informação são maiores que os custos percebidos para se obter essa informação.
Nesse sentido, os consumidores irão realizar buscas até o momento em que os
benefícios marginais forem superiores aos custos marginais de busca, entretanto a
busca de informações nem sempre segue padrões racionais. A quantidade de
pesquisa externa para a maioria dos produtos é surpreendentemente pequena,
mesmo quando informações adicionais tenham mais probabilidade de beneficiar o
consumidor. Essa tendência de evitar a busca externa é menos presente no caso de
compra de itens simbólicos, onde o risco social é maior (SOLOMON, 2002).
A percepção do risco envolvido na decisão de compra também afeta a
intensidade da busca. À medida que o risco percebido aumenta, cresce também a
busca de informações (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005). Os tipos de risco
são classificados por Solomon (2002) nas seguintes categorias: Riscos Monetários:
relativos à representatividade do valor financeiro da compra; Riscos Funcionais:
relacionados à complexidade de manuseio e uso do produto ou serviço; Riscos
Físicos: os que podem trazer impactos à saúde e/ou ao corpo do consumidor; Riscos
Sociais: os que podem apresentar efeitos sobre a autoestima e a autoconfiança do
consumidor e Riscos Psicológicos: aqueles relacionados aos efeitos da compra nas
associações que são feitas ao consumidor pelo status que ela lhe confere.
Sheth, Mittal e Newman (2001) acrescentam os riscos de desempenho —
os concernentes ao desempenho de determinado produto ou serviço em relação às
demais alternativas — e os riscos de obsolescência, que contemplam a possibilidade
de determinado produto ou serviço ser substituído por alternativa mais moderna.
Sobre os fatores que influenciam o grau de busca, Mowen e Minor (2003)
relatam que, quando se aumenta a disponibilidade de tempo, aumenta-se o esforço
de busca; quando se aumenta o risco percebido, aumenta-se o esforço total de
busca; quando se aumentam as atitudes em relação à compra, aumenta-se o
50
esforço total de busca e quando se aumentam o nível educacional, a renda e o
status socioeconômico do consumidor, aumenta-se a busca externa.
O fator ―familiaridade e perícia‖ é também t ido por Sheth, Mittal e Newman
(2001) como influenciador do grau de busca. A familiaridade e perícia decorrem da
aquisição anterior de informações e de uma experiência pessoal prévia, sendo que,
quanto maior for o conhecimento prévio, menor será a busca de informações
externas.
5.2.3 Avaliação de alternativas
A avaliação de alternativas de escolha, apesar de ser tratada no modelo
do processo de decisão de compra do consumidor como uma etapa distinta da
busca de informações, é um processo intimamente ligado a ela, pois a aquisição de
informações certamente levará a uma avaliação de alternativas (BLACKWELL;
MINIARD; ENGEL, 2005).
No estágio de avaliação de alternativas, Mowen e Minor (2003) afirmam
que o consumidor compara as opções identificadas como potencialmente capazes
de resolver o problema que iniciou o processo de decisão. É no estágio de avaliação
de alternativas que os consumidores consideram até que ponto as opções contam
com vários atributos e também começam a levar em conta a qualidade e a
importância desses atributos.
Os atributos, juntamente com os benefícios de um determinado produto ou
serviço, decorrem das crenças do consumidor que, por sua vez, provêm de sua
aprendizagem cognitiva (MOWEN; MINOR, 2003).
Construtos de Imagem
Diversos autores buscaram identificar os atributos considerados durante o
processo de escolha de uma IES e que formam a sua imagem sobre ela. Dentre
51
eles, destacam-se Souki et al. (2007), Kotler e Fox (1994), Punj e Staelin (1978),
Martins, Teixeira e Silva (2009), Bergamo et al. (2010), Nazari e Elahi (2012).
Souki et al. (2007), em seus estudos para desenvolver e validar uma
escala de avaliação de atributos considerados importantes pelos estudantes para a
escolha de cursos de inglês, chegaram a uma solução fatorial com treze dimensões:
qualidade dos serviços, marca e tradição, intercâmbio internacional, rapidez no
aprendizado, localização e comodidade, professores (qualidade técnica),
metodologia (atividades extras), infraestrutura, preço, metodologia (enfoque prático),
professores (responsabilidade), flexibilidade de horários e endosso social. O
resultado do estudo mostrou que todos os atributos destacados afetam a escolha de
um curso de inglês.
Embora estejam tratando de outro contexto, diferentes aspectos culturais
e temporais, Kotler e Fox (1994), ao perguntarem para estudantes norte-americanos
quais seriam os atributos que eles buscam em um curso universitário, identificaram
que os mais frequentemente mencionados foram: 1) reputação acadêmica, 2) custo,
3) localização, 4) distância de casa, 5) extensão do campus, 6) convívio social, 7)
aparência física do campus, 8) moradia e condições de vida e 9) colocação no
mercado de trabalho. No mesmo sentido, Moogan, Baron e Harris (1999), em
pesquisa com estudantes britânicos, apontam o conteúdo do curso, a localização da
escola, aspectos de convívio social e a reputação como os principais elementos de
escolha.
Já Punj e Staelin (1978) trabalharam os fatores custo, amizades,
financiamentos, qualidade do curso, tamanho das salas e localização, ao
pesquisarem o processo de escolha de IES de estudantes norte-americanos.
Em contexto e região semelhantes ao da presente pesquisa, o trabalho
conduzido por Martins, Teixeira e Silva (2009) identificou os seguintes principais
conjuntos de atributos: (1) qualidade de ensino, (2) infraestrutura, (3) localização e
comodidade, (4) reputação no mercado, (5) endosso social, (6) competitividade do
egresso no mercado de trabalho, (7) comodidade de horários e (8) valor das
mensalidades.
52
Ainda no contexto brasileiro, pesquisa conduzida por Bergamo et al.
(2010) com estudantes do ensino médio de Piracicaba identificou como relevantes
no processo de escolha os seguintes conjuntos de fatores: (1) localização; (2)
aspectos financeiros, (3) estrutura e tecnologia, (4) qualidade e reputação e (5) vida
social e cultural.
Nazari e Elahi (2012) buscaram avaliar os atributos relevantes para a
escolha de serviços educacionais de nível superior em Teerã, no Irã, tendo elencado
seis como sendo os principais: experiência acadêmica dos professores, experiência
profissional dos professores, reputação, preço, qualidade da informação prestada
sobre o curso e comunicação boca a boca.
Neste sentido, a partir dos trabalhos realizados por Souki et al. (2007),
Kotler e Fox (1994), Punj e Staelin (1978), Martins, Teixeira e Silva (2009), Bergamo
et al. (2010), Nazari e Elahi (2012), buscou-se propor construtos capazes de
contemplar todas as dimensões de atributos propostos por estes autores, como
demonstra Quadro 2.
Quadro 2 Construtos de Imagem
Base Teórica
Construto de Imagem propostos
Souki et al.
(2007)
Kotler e Fox
(1994)
Moogan, Baron, Harris (1999)
Punj e Staelin (1978)
Martins, Teixeira e Silva (2009)
Bergamo et al.
(2010)
Nazari e Elahi
(2012)
Professores e qualidade de ensino x
x x x x x
Status x x x x
x Reputação Tradição e
Reconhecimento x x x
x x x
Sucesso Profissional e Pessoal
x
x
Acessibilidade e Localização x x x
x x Infra-estrutura x x
x x x
Oferta de bolsas, descontos ou financiamento x
Atividades Extra-Curriculares x
x
53
Permite a viabilização da Graduação x
Preço baixo (custo) x x
x x x X
Fonte: o autor, a partir das referências.
Estes diversos atributos podem ser classificados em elementos funcionais,
simbólicos, cognitivos e emocionais que, através de uma construção sistêmica,
formam a imagem de um produto ou serviço (DE TONI; SCHULER, 2007). Kotler
(2000) define imagem como a soma de crenças, ideias e impressões que uma
pessoa tem de um produto ou serviço. Essa imagem que o consumidor tem em
mente é provavelmente mais importante para seu sucesso que as suas
características reais (SCHIFFMAN; KANUK, 2000).
Uma ampla revisão de literatura foi realizada por Dobni e Zinkhan (1990),
que sintetizaram o conceito de imagem de marca em torno dos seguintes aspectos:
(1) a imagem da marca é um conceito de uma marca, que é formado pelo
consumidor; (2) a imagem de uma marca é fenômeno de percepção fortemente
influenciado por fatores subjetivos decorrentes da interpretação do consumidor,
resultante de aspectos racionais ou emocionais; (3) a imagem da marca não é
inerente aos conceitos técnicos, funcionais ou físicos de um produto, mas
decorrência de atividades de marketing, variáveis do contexto e outras
características inerentes à percepção do consumidor e; (4) onde a imagem da marca
for relevante, a percepção da realidade será mais importante que a própria
realidade.
As diversas definições sobre imagem oscilam em torno de uma impressão
subjetiva fixada em nossas mentes decorrentes de experiências e sensações
passadas. (Carrieri, Almeida e Fonseca, 2004; Gonçalves et al., 2002).
A partir dos antecedentes de imagem propostos no Quadro 2 e dos
conceitos introduzidos por De Toni e Schuler (2007), Kotler (2000), Schiffman e
Kanuk (2000), Dobni e Zinkhan (1990), Carrierri, Almeida e Fonseca (2004) e
Gonçalves et al. (2002) propôs-se também o construto Imagem. Este construto tem
sido trabalhado por diversas pesquisas de marketing como as que desenvolveram
Gonçalves et al. (2002), Almeida e Ramos (2012) e Mota et al. (2012).
54
Preço Baixo
Desta-se que os aspectos de preço, especificamente o baixo preço e
custo, por tratarem-se de atributos concretos e objetivos, não foram considerados
como construtos, sendo a variável tratada isoladamente no modelo.
Construto Expectativa de Valor
O atributo financeiro ganha destaque quando avaliado sob a ótica da
relação custo x benefício, decorrência direta do valor percebido pelo cliente. São
sinônimos de valor para o cliente os termos qualidade, valia, benefícios e utilidade
(VELUDO-DE-OLIVEIRA; IKEDA, 2006). Para Lopes, Pereira e Vieira (2009), o valor
percebido corresponde à qualidade percebida pelo mercado de um bem físico ou
serviço, ajustada pelo seu preço relativo.
A importância do atributo de valor percebido pode ser constatada na
elaboração do American Customer Satisfaction Index – ACSI onde o valor percebido
é tratado como um dos antecedentes da satisfação do cliente, e corresponde ao
nível de qualidade percebida no serviço comparada ao preço pago por ele
(FORNELL et al. 1996).
Desta forma, buscou-se a propositura de um construto que pudesse
contemplar a relação custo benefício e o valor percebido. Para tanto, propôs-se o
construto Expectativa de Valor, uma vez que trataria-se de uma expectativa da
potencial relação custo-benefício que será percebida após a compra.
Construto Emoções
As emoções dos clientes também constituem importante elemento dentro
do processo de decisão de compra do consumidor na medida em que podem
aproximar ou afastar consumidores de uma determinada marca (SHETH; MITTAL;
NEWMAN, 2001).
55
Em comportamento do consumidor, duas teorias são comumente
abordadas na discussão do papel das emoções: a Teoria da Independência e a
Teoria Cognitiva. A primeira defende que afeto e cognição podem se desenvolver
separadamente e através de sistemas parcialmente independentes, enquanto que na
segunda, toda resposta afetiva é precedida de alguma forma de cognição, mesmo
que inconsciente (MEDEIROS; SAMPAIO; PERIN, 2010). De acordo com esses
autores, diversas escalas foram desenvolvidas para medir as emoções, conforme
demonstra o Quadro 3.
Quadro 3 Escalas de emoções
Escala Característica
Escala PAD (Pleasure - Arousal - Dominance) de Mehrabian e Russel
Constituída por dimensões de prazer, alerta e domínio.
Escala DES (Differencial Emotions Scale) de Izard
Constituída por dez emoções primárias: interesse, alegria, surpresa, tristeza, raiva, desgosto, desprezo, medo, vergonha e culpa.
Escala EPI (Emotions Profile Index) de Plutchik e Kellerman
Constituída por oito emoções primárias: medo, raiva, alegria, tristeza, aceitação, aversão, expectativa e surpresa.
Escala CES (Consuption Emotions Set) Composta por quarenta e sete descritores de emoção divididos em dezessete fatores.
Fonte: o autor (adaptado de MEDEIROS; SAMPAIO; PERIN 2010).
Para Espinoza (2004) muitas evidências mostram que os sentimentos que
os consumidores têm sobre produtos considerados para a compra podem influenciar
significativamente a escolha.
Medeiros, Sampaio e Perin (2010), por meio de um estudo exploratório
que utilizou abordagem direta e indireta, baseado em técnicas projetivas e
entrevistas em profundidade, aplicaram a escala CES ao logo dos cinco estágios do
processo de decisão de compra. O universo da pesquisa foi composto por
consumidores de imóveis em uma cidade do estado do Rio Grande do Sul. Com
base nos resultados dessa pesquisa, os autores conseguiram mapear emoções
positivas e negativas em cada um dos estágios do processo de compra, concluindo
que os fatores emocionais podem acelerar ou retardar as etapas vivenciadas nesse
processo. Outros autores, como Darke, Chattopadhyay e Ashworth (2006),
56
Goldsmith, Cho e Dhar (2012) e Winterich e Haws (2011), também evidenciam a
importância das emoções no comportamento do consumidor, demonstrando que
escolhas também são feitas com base em afeto e emoções antecipadas.
Para que fosse possível que o modelo contemplasse a dimensão
emoções, foi então proposto o construto ―Emoções‖, dividido em emoções positivas
e emoções negativas, por representarem situações com gradações numéricas
opostas.
Construto Crença de ter tomado a decisão correta
A forma como os atributos são considerados no processo de compra é
também outro tema relevante da etapa de avaliação de alternativas e pode ser feita
por meio do modelo compensatório ou de modelos não compensatórios. No modelo
compensatório, o consumidor chega a uma escolha considerando todos os atributos
de um produto e compensando mentalmente os pontos fracos em um ou mais
atributos com os pontos fortes de outros atributos. Essa compensação pode ser feita
ponderando-se os pesos de cada atributo ou não. Os modelos não compensatórios
são classificados em quatro tipos: conjuntivo, disjuntivo, lexicográfico e de
eliminação por aspectos (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001; SOLOMON, 2002;
BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005).
No modelo conjuntivo, o consumidor determina os limites mínimos de
todos os atributos importantes, e todos os produtos ou serviços que atendam aos
limites mínimos em todos os atributos importantes podem ser potencialmente
escolhidos. Já no modelo disjuntivo, ocorre a compensação entre aspectos das
alternativas de escolha. Embora essas compensações ocorram também no modelo
compensatório, o modelo disjuntivo não atribui pesos aos atributos, considerando
sua simples presença ou ausência. Além disso, no modelo disjuntivo os atributos
considerados são somente aqueles que servem ao mesmo propósito, o que não
ocorre no modelo compensatório. No modelo lexicográfico, os atributos das
alternativas são ordenados ou classificados em termos de importância, e o
consumidor escolhe aquela alternativa que apresenta melhor desempenho no
57
atributo mais importante, sendo que, em caso de empate, esse critério é repetido até
que reste apenas uma alternativa. No método de eliminação por aspectos, os
atributos são classificados por ordem de importância, e para cada um é definido um
desempenho mínimo. São eliminadas as alternativas que não satisfazem o
desempenho mínimo no atributo mais importante. As opções que não forem
eliminadas são então submetidas ao mesmo processo para o segundo atributo mais
importante, e assim sucessivamente, até que reste uma única alternativa (SHETH;
MITTAL; NEWMAN, 2001; SOLOMON, 2002; BLACKWELL; MINIARD; ENGEL,
2005).
Para Sheth, Mittal e Newman (2001) um consumidor pode utilizar primeiro
um modelo não compensatório e, depois, para identificar melhor a escolha, um
modelo compensatório. Bettman e Park (1980) destacam que frequentemente há
uma grande quantidade de informação a respeito de um produto ou marca e que
normalmente os consumidores possuem algum tipo de experiência prévia com eles.
Tais autores afirmam que o processo decisório pode ser dividido em duas fases,
sendo que na primeira algumas marcas são eliminadas por meio de uma avaliação
de certos atributos e, na segunda fase, as marcas são avaliadas mais
profundamente.
Bettman (1971) aponta para o fato de haver uma tendência de os
consumidores buscarem substituir modelos complexos de tomada de decisão por
modelos mais simples. Em decorrência da limitada capacidade de processamento de
informações, os consumidores nem sempre possuem seus padrões de preferência
bem definidos, construindo as suas escolhas mediante uma variedade de estratégias
definidas em razão de fatores contingenciais da tarefa de escolha (BETTMAN;
LUCE; PAYNE, 1998).
Para Solomon (2002), os consumidores, para simplificar as decisões,
quase sempre empregam regras de decisões que lhes permitam usar algumas
dimensões como substitutas de outras, utilizando procedimentos mentais práticos
que levam a uma decisão acelerada, realizando então uma escolha heurística.
Sheth, Mittal e Newman (2001) defendem que a escolha heurística ocorre em
processos de compra de baixo envolvimento e baixo risco percebido. Em processos
58
onde há a escolha heurística, Salisbury e Feinberg (2012) sugerem que a variedade
de marcas a ser escolhida é definida quando o consumidor produz seu padrão de
escolha, e não efetivamente quando toma a decisão de escolher.
Sustentando a importância de certos atributos claramente definidos e
processados na mente do consumidor de serviços educacionais, Punj e Staelin
(1978) demonstraram ser possível prever, a partir do número de alunos aceitos para
um conjunto de 20 escolas de negócios, qual seria o número de matrículas que cada
uma delas teria, utilizando um modelo com 13 atributos relacionados ao custo das
mensalidades, ao círculo social do aluno, financiamentos oferecidos, qualidade do
curso, distância e localização e número de alunos por turma.
Hawkins, Monthersbaugh e Best (2007) questionam a teoria da escolha
racional, afirmando que todos os consumidores possuem uma racionalidade limitada,
implicando capacidade restrita de processar informações. Adicionalmente, defendem
que muitas decisões de consumo não envolvem comparação de marcas em relação
à suas funções, mas em relação a reações emocionais que a marca proporciona.
Dessa maneira, defendem três tipos de processos de escolha: afetiva, baseada em
atributos e baseada em atitudes.
Processos de escolha afetiva baseiam-se no sentimento e nas emoções
que serão decorrência do consumo, de uma forma ampla e holística. Processos de
escolha baseada em atributos requerem o conhecimento de atributos específicos no
momento em que a escolha é feita, envolvendo comparações de cada atributo de
diversas marcas. Processos de escolha baseada em atitudes envolvem a utilização
de atitudes gerais, impressões breves, intuições ou métodos heurísticos (HAWKINS;
MONTHERSBAUGH; BEST, 2007).
Menon (2004) sustenta que a escolha da instituição de ensino superior é
de racionalidade limitada. Para tanto, em sua pesquisa, o autor partiu da premissa
de que a busca de informação pode ser considerada como indicador de
racionalidade no processo de tomada de decisão. Como resultado de sua pesquisa,
ele constatou que uma menor parcela dos estudantes pode ser considerada como
―buscadores de informação‖. Finalmente, conclui que o processo de escolha da
59
instituição de ensino superior é influenciado por fatores não racionais, como a
necessidade de aprovação da escolha por amigos (endosso social).
Também sustentando a incapacidade de os modelos de escolha racional
serem aplicáveis em processos de escolha de instituições de ensino superior, Allen
(2002) propõe modelo denominado fits-like-a-glove (encaixa como uma luva), onde a
decisão é tomada de forma holística durante o processo de escolha.
5.2.4 Compra
Após a avaliação de alternativas, ocorre o momento da compra, que é
para Sheth, Mittal e Newman (2001), dividido em três etapas: a identificação da
escolha, a intenção de compra e a implementação da compra. Para compreensão de
como se dão essas três etapas, é importante o entendimento de como são formadas
as atitudes do consumidor. A forma como várias cognições e crenças sobre um
produto ou marca se combinam para produzir uma atitude é respondida pelos
modelos multiatributivos de atitudes, assim denominados os modelos de Rosenberg,
de Fishbein e o modelo estendido de Fishbein (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001, p.
383).
Para Fishbein e Ajzen (1975) a atitude pode ser definida conforme a
seguinte equação:
onde é a atitude geral em relação ao objeto, é a crença de que esse
objeto tem determinada consequência, é a avaliação dessa consequência e o
número de consequências.
Ryan e Holbrook (1982) discutem a inclusão de uma terceira variável à
fórmula de atitude de Fishbein e Ajzen (1975) — a importância — e apontam para a
possibilidade de tal inclusão aumentar o nível de utilidade dos modelos
multiatributivos de atitude.
60
Ryan e Bonfield (1975) apontam três razões para a consideração do
modelo estendido de fishbein: primeira: o modelo provê elementos para estudos
integrando atitudes e influências normativas ao comportamento; segunda: o modelo
pode ser útil para explicar e prever o comportamento do consumidor utilizando
intenções comportamentais como mediadoras; terceira, o modelo possui suporte em
antecedentes conceituais e empíricos.
O Quadro 4 apresenta o modelo estendido de Fishbein, adaptado pelo
autor, por meio da identificação das três etapas do processo de compra definidos
por Sheth, Mittal e Newman (2001): identificação da escolha, a intenção de compra e
a implementação da compra.
Quadro 4 Esquema do modelo estendido de Fishbein adaptado pelo autor
61
Fonte: SHETH, MITTAL E NEWMAN (2001) (PG 386), adaptado pelo autor.
Destaca-se o papel das normas subjetivas na intenção comportamental,
exercendo um papel de controle no processo de decisão de compra. Assim, o desejo
dos outros — ou o que os outros esperam — somado às atitudes do consumidor
foram a intenção comportamental. A grande vantagem do modelo estendido de
Fishbein é que ele considera pressões sociais normativas e também as crenças
internas sobre as consequências do comportamento (SHETH; MITTAL; NEWMAN,
2001).
Howard e Sheth (1969) apontam como fatores inibidores do
comportamento de compra a cultura, a importância da compra, variáveis da
personalidade do comprador, sua classe social, organização, pressão de tempo e
situação financeira.
Conforme Blackwell, Miniard e Engel (2005), durante a etapa da compra o
consumidor decide por comprar ou não, quando comprar e o que comprar, incluindo
tipo de produto e marca, onde comprar e como pagar.
Kotler e Armstrong (2003) destacam que a decisão de compra do
consumidor é voltada para sua marca favorita, podendo, no entanto surgirem fatores
entre a intenção de compra e a decisão de compra. O primeiro fator é a atitude dos
outros e a correspondente influência na decisão. O segundo fator decorre do
surgimento de situações inesperadas que fazem com que as intenções de compra
não se convertam em compras reais.
Corroborando o entendimento de que fatores podem surgir entre a
intenção de compra e a decisão de compra, Chandon, Morwitz e Reinartz (2005)
defendem o conceito de validade autogerada ao constatarem que as pesquisas de
intenção de compra favorecem a implantação da compra, pois, ao expressar sua
intenção, o consumidor se compromete em maior intensidade com a sua efetivação,
e também porque, em decorrência de normas sociais, ele busca agir conforme as
intenções reportadas.
Sheth, Mittal e Newman (2001) apontam ainda que fatores podem ocorrer
durante a implementação da compra, de forma a impedir a sua conclusão. São eles:
62
a demora na implementação e o desvio em relação à escolha identificada, neste
último caso, motivado principalmente por o consumidor não encontrar disponível o
produto desejado, ou porque o consumidor obteve informações no momento da
compra que modificaram sua decisão, ou porque questões financeiras inesperadas
fizeram o consumidor mudar sua decisão.
Mowen e Minor (2003) apontam também para a existência de compras
que não seguem o processo de compra, que se inicia na identificação da
necessidade, passa pela busca de informações e pela avaliação de alternativas. São
as compras por impulso, um ato de compra realizado sem que se tenha reconhecido
previamente um problema ou se tenha formado uma intenção de compra antes de
entrar na loja, e que ocorrem em decorrência da ânsia repentina e não planejada de
se comprar algo imediatamente (MOWEN; MINOR, 2003).
5.2.5 Pós-compra
O processo decisório do cliente continua após a compra, na medida em
que a compra e o uso de um produto fornecem informações que o cliente utilizará
em futuras tomadas de decisão (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001).
O consumo representa o uso do produto adquirido pelo consumidor. Para
Blackwell, Miniard e Engel (2005), o comportamento do consumo pode ser
caracterizado de acordo com as seguintes dimensões:
a) momento em que o consumo ocorre;
b) local onde o consumo ocorre;
c) forma como o produto é consumido;
d) quantidade em que o produto é consumido;
e) qual experiência/sentimento é decorrente do consumo.
63
Durante e após o consumo, o consumidor realiza avaliações do produto e
da experiência de consumo, comparando-as com a avaliação pré-compra, podendo
resultar em avaliações semelhantes ou divergentes.
Blackwell, Miniard e Engel (2005) ressaltam que a razão mais evidente
para as empresas se preocuparem com a avaliação pós-consumo realizada pelos
consumidores, consiste no fato de que ela determina se o consumidor irá ou não
comprar o produto ou serviço novamente da mesma empresa.
Lovelock e Wright (2004) salientam que, após a compra, os clientes
continuam o processo que iniciaram na etapa do encontro do serviço, avaliando a
qualidade e a sua satisfação com a experiência do serviço. Complementam
mencionando que o resultado dessa avaliação afetará as suas intenções futuras
relacionadas à fidelidade ao fornecedor e à transmissão de recomendações
relacionadas ao serviço utilizado.
Sheth, Mittal e Newman (2001) afirmam que a experiência pós-compra é
dividida em quatro fases. A confirmação da decisão, a avaliação da experiência, a
satisfação ou insatisfação e a resposta futura, traduzida em abandono, reclamação
ou lealdade.
Por fim, a fase final da experiência pós-compra é o descarte. O descarte
do produto ou da embalagem do produto pode ocorrer antes, durante ou depois do
seu uso, constituindo o último estágio do modelo do processo de decisão do
consumidor de Blackwell, Miniard e Engel (2005).
Quando o produto não é consumido por completo, os consumidores
podem optar pelo descarte completo, reciclagem ou revenda. O descarte dos
produtos tem sido uma preocupação cada vez maior da sociedade, especialmente
em decorrência de questões ambientais (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005).
Em razão dos objetivos desta pesquisa, o referencial teórico não irá se
aprofundar em aspectos relacionados à etapa pós-compra, uma vez que não será
investigada.
64
6 MODELO HIPOTÉTICO DA PESQUISA
Reconhece-se a existência de trabalhos de pesquisa envolvendo
comportamento de compra do consumidor de serviços educacionais de nível
superior. Entretanto, as conexões existentes no processo decisório do consumidor
entre a busca de informações, avaliação de alternativas e a compra ainda são pouco
exploradas e devem ser investigadas para que seja alcançado o objetivo desta
pesquisa.
Compreender como os atributos identificados nas fases de busca de
informações e de avaliação de alternativas são processados — e como conduzem à
escolha da IES — constitui um campo de pesquisa que ainda pode ser bastante
explorado, uma vez que a maior parte das pesquisas brasileiras envolvendo o
comportamento de compra de serviços educacionais de nível superior limita-se a
identificar os atributos avaliados na compra, mas não investiga como tais atributos
afetam a escolha da IES.
Constata-se a existência de pesquisas internacionais abordando a
aplicação de modelos de escolha baseada em atributos claramente definidos e
processados pelos consumidores de serviços educacionais, como as conduzidas por
Allen (2002) e Menon (2004). No Brasil esse assunto ainda é pouco explorado, com
pesquisas dedicando-se apenas à identificação dos fatores, como demonstram os
trabalhos de Martins, Teixeira e Silva (2009) e Bergamo et al (2010).
Dessa forma, além de investigar os atributos considerados no processo de
compra, será também investigada a relação destes com a crença dos estudantes em
terem tomado a decisão correta.
Para facilitar a compreensão da conexão entre a presente pesquisa e o
processo de decisão de compra do consumidor, a Figura 2 apresenta as cinco
etapas do referido processo, tendo sido contempladas neste trabalho apenas as
etapas 2, 3 e 4, razão pela qual foram grifadas.
65
Figura 2 Processo de Decisão de Compra do Consumidor e as etapas
pesquisadas
Fonte: elaborada pelo autor.
Na seção da busca de informações foi trabalhado, dentre outros aspectos,
a importância do construto endosso social. Já na seção de avaliação de alternativas
foram tratados os construtos de imagem, preço baixo, expectativa de valor,
emoções, e por fim o construto crença de ter tomado a decisão correta, que também
foi tratado na seção seguinte, a da compra.
Portanto, para conduzir as investigações a que se propõe esta pesquisa,
formulou-se um modelo hipotético que pressupõe que a imagem, o endosso social, a
expectativa de valor, o preço e as emoções constituem os elementos que
influenciam a crença de ter tomado a decisão correta em relação à de escolha da
IES. Tais construtos foram abordados com maior nível de detalhamento na
fundamentação teórica constante da seção 5.
Ressalta-se que, para avaliar como e se os atributos são claramente
definidos e processados para a tomada de decisão, buscou-se avaliar como esses
fatores e variáveis conseguem explicar o nível de certeza em torno da decisão
tomada. Para isso que foi proposto o construto da crença de ter tomado a decisão
correta, para que pudesse ser avaliada em qual medida as variáveis de escolha
poderiam explicar a decisão tomada.
1 • Reconhecimento da necessidade
2 • Busca de informações
3 • Avaliação de alternativas
4 • Compra
5 • Avaliação pós-compra
66
O modelo hipotético da pesquisa é apresentado na Figura 3 e, em
seguida, serão descritas as hipóteses propostas para o presente trabalho, as quais
serão objeto da pesquisa. Cada uma das hipóteses corresponde às relações
esperadas entre os construtos e a crença de ter tomado a decisão correta.
Figura 3 Modelo hipotético da pesquisa
Fonte: elaborada pelo autor.
H1: o endosso social apresenta uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre a imagem que os candidatos possuem da IES;
H2: o endosso social apresenta uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre crença dos estudantes em terem tomado a
decisão correta;
67
H3: a imagem apresenta uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a
decisão correta;
H4: a imagem apresenta uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre as emoções que os candidatos sentem em
relação à IES;
H5: as emoções apresentam uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a
decisão correta;
H6: a imagem apresenta uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre a expectativa de valor;
H7: o baixo preço apresenta uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre a expectativa de valor;
H8: o baixo preço apresenta uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a
decisão correta;
H9: a expectativa de valor apresenta uma relação monotônica positiva
estatisticamente significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a
decisão correta.
68
7 METODOLOGIA
Nesta seção será apresentada a metodologia a ser utilizada, envolvendo o
tipo de pesquisa, técnicas de coleta de dados, a população pesquisada e as
amostras da pesquisa, as escalas utilizadas na elaboração do questionário na etapa
quantitativa e as análises estatísticas utilizadas.
De forma sintética, a presente pesquisa se divide em duas etapas. A
primeira, de natureza exploratória, objetivou identificar os possíveis atributos
considerados no processo de compra. Já a segunda etapa teve caráter quantitativo,
buscando atender aos objetivos da pesquisa, de verificar os atributos determinantes
no processo de compra e os seus correspondentes impactos sobre a crença de ter
tomado a decisão correta. Para isso, foi conduzido um levantamento do tipo survey
com base em um corte transversal, com amostra inicial de 2.184 estudantes recém-
matriculados em cursos superiores presenciais ofertados pelas nove IES que
agregam 79% das matrículas dessa modalidade de ensino em Belo Horizonte. A
amostra foi distribuída em cotas por IES e os estudantes de cada uma delas
selecionados por conveniência, conforme será explicado mais detalhadamente nas
seções seguintes.
7.1 Tipo de pesquisa e técnicas de coleta de dados
A pesquisa de marketing pode ser classificada de forma ampla como
exploratória ou conclusiva, sendo que o principal objetivo da pesquisa exploratória é
prover a compreensão do problema enfrentado pelo pesquisador, enquanto o
principal objetivo da pesquisa conclusiva é o de alcançar conclusões a partir de
amostras representativas submetidas a análises quantitativas (MALHOTRA, 2006;
SAMARA; BARROS, 2007). Las Casas e Guevara (2010) acrescentam ainda a
69
esses dois tipos, um terceiro: a pesquisa experimental, cujo objetivo é avaliar
resultados de um experimento de marketing.
A pesquisa exploratória, em geral, é usada para gerar hipóteses ou
explicações prováveis e identificar áreas para um estudo mais aprofundado,
reunindo informações de qualquer fonte que possa proporcionar ideias úteis,
constituindo elemento inicial da pesquisa e permitindo ao pesquisador a formulação
do problema, sua definição com maior precisão, a identificação de variáveis de ação,
seu isolamento e as relações-chave, mediante utilização de métodos, como
entrevistas com peritos, pesquisas-piloto, dados de pesquisas qualitativas, dados
secundários e revisão bibliográfica (MALHOTRA, 2006; LAS CASAS; GUEVARA,
2010; SAMARA;BARROS, 2007; MATTAR, 2007).
Sampaio e Perin (2006) realizaram levantamento das características
metodológicas básicas da produção científica de pesquisas empíricas publicadas no
I Encontro de Marketing da Anpad – EMA e nos anais dos Encontro da Associação
Nacional dos Programas de Pós-Graduação em Administração - ENANPAD entre
1990 e 2005. Este estudo mostrou haver predomínio de pesquisas de natureza
descritiva do tipo levantamento (survey).
As pesquisas do tipo levantamento (survey) correspondem à coleta de
dados feita com um questionário e podem ser conduzidas pelo correio, por telefone
ou pessoalmente e são realizadas para descobrir as crenças e pensamentos das
pessoas que estão sendo estudadas (LAKATOS; MARCONI, 2006).
Malhotra (2006) também classifica as pesquisas descritivas em
transversais e longitudinais, apontando a transversal como a mais comumente
utilizada em pesquisas de marketing. As pesquisas de natureza transversal
caracterizam-se pela coleta de informações de uma determinada amostra de
elementos da população somente uma vez. As pesquisas de natureza longitudinal
correspondem às que envolvem uma amostra fixa de elementos da população, a
qual é medida repetidamente ao longo do tempo, provendo assim uma série de
quadros que, vistos em conjunto, permitem não apenas uma avaliação da situação,
como das mudanças que estão ocorrendo. Malhotra (2006) aponta ainda que as
pesquisas transversais apresentam possibilidades de se coletarem amostras mais
70
representativas e de se obter menor distorção nas respostas, uma vez que são
coletadas em um único momento no tempo. Por outro lado, as pesquisas
longitudinais são mais vantajosas quando se pretende detectar mudanças
resultantes da medição repetida das mesmas variáveis na mesma amostra.
Para Souki (2002), a maior utilização das pesquisas descritivas de
natureza transversal decorre do fato de poderem ser executadas a um custo mais
baixo, demandando menores esforços dos pesquisadores e dos respondentes, por
serem mais rápidas e retratarem a realidade em um contexto histórico-temporal
específico de maneira satisfatória.
A presente pesquisa é dividida em duas etapas, uma exploratória e outra
conclusiva, de natureza descritiva e do tipo transversal.
7.1.1 Etapa exploratória
A etapa exploratória busca identificar as principais variáveis envolvidas no
processo de decisão dos consumidores de cursos de graduação. Para isso foram
utilizadas pesquisas contratadas por uma IES de Belo Horizonte, realizadas por
institutos de pesquisa independentes que buscaram compreender o comportamento
de compra de consumidores de cursos de graduação (dados secundários), e cedidas
para uso na presente pesquisa.
O resultado final da fase exploratória consistirá em questionário formal
estruturado, com questões fechadas, objetivando identificar os atributos
considerados pelos estudantes no processo decisório de escolha da instituição de
ensino superior.
71
7.1.2 Etapa quantitativa
A etapa quantitativa, de natureza descritiva, consiste de pesquisa do tipo
survey, de forma transversal, com aplicação de questionário formal mediante coleta
estruturada de dados, por entrevistas com estudantes de primeiro período de cursos
de graduação — incluindo bacharelado, licenciaturas e tecnólogos — das IES
selecionadas.
Para a validação do questionário, foi conduzido pré-teste por meio da
coleta de 159 questionários, com o objetivo de verificar a existência de possíveis
problemas com o entendimento do enunciado das perguntas. O pré-teste também
teve como objetivo a cronometragem do tempo de coleta das informações,
subsidiando o planejamento da etapa de coleta de dados.
Considerando que podem ocorrer diversos acontecimentos entre a
intenção de compra e o comportamento de compra (FISHBEIN, 1975; SHETH;
MITTAL; NEWMAN, 2001; HOWARD; SHETH, 1969; BLACKWELL; MINIARD;
ENGEL, 2005), a pesquisa será conduzida com estudantes recém-matriculados,
abordados nas imediações da escola em que estudam. Foram objeto de pesquisa
apenas os estudantes recém-matriculados, para que a experiência pós-compra não
exerça influência relevante nas respostas ao questionário.
7.2 População pesquisada
Malhotra (2006) define população como sendo o agregado (ou soma) de
todos os elementos que compartilham algum conjunto de características comuns,
constituindo o universo para o problema de pesquisa de marketing, e a amostra
como o subgrupo dessa população selecionado para participação na pesquisa.
Para Samara e Barros (2007), a maioria das pesquisas de marketing é
realizada a partir de amostras, porque é praticamente impossível pesquisar toda a
população, face aos custos e aspectos operacionais envolvidos.
72
Mattar (2007) aponta diversas vantagens que fazem com que a
amostragem seja largamente utilizada em pesquisas de marketing:
- a amostra economiza mão de obra e dinheiro;
- a amostra economiza tempo e possibilita rapidez na obtenção de
resultados;
- a amostra pode colher dados mais precisos, pois permite a eliminação de
inúmeros erros não amostrais;
- a amostra pode ser a única opção quando o estudo implica a destruição
ou contaminação dos elementos pesquisados.
Mattar (2007) ainda aponta a importância da boa amostra, estabelecendo
três principais características para definirem a sua qualidade: a precisão, a eficiência
e a correção. A precisão é a medida do erro amostral: quanto menor o erro amostral,
maior a precisão da amostra. A eficiência é a medida de comparação entre dois
projetos amostrais, podendo eles variarem na confiabilidade dos resultados ou nos
custos envolvidos. A correção refere-se ao grau de ausência de vieses não
amostrais na amostra.
As técnicas de amostragem podem ser genericamente classificadas como
probabilísticas e não probabilísticas. A amostragem não probabilística constitui
técnica que não utiliza seleção aleatória, confiando no julgamento pessoal do
pesquisador, sendo que as mais comumente utilizadas são as amostragens por
conveniência, por julgamento, por cotas e ―tipo bola de neve‖. A amostragem
probabilística constitui processo de amostragem em que cada elemento da
população tem uma chance fixa de ser incluído na amostra (MALHOTRA, 2006).
Para Mattar (2007), qualquer discussão técnica sobre as vantagens e
desvantagens de amostras probabilísticas e não probabilísticas claramente
evidenciará as vantagens da primeira. No entanto, há diversas razões práticas que
tornam conveniente o uso de amostras não probabilísticas em pesquisa de
marketing. Primeira: não existir alternativa viável, uma vez que elementos da
população nem sempre estão disponíveis para serem sorteados. Segunda: os
entrevistadores podem não seguir corretamente as instruções ao selecionar os
respondentes, fazendo com que a amostra acabe tornando-se não probabilística.
73
Terceira: pode não ser objeto da pesquisa a obtenção de uma amostra que reflita
precisamente a população, o que acontece normalmente em pesquisas
exploratórias. Quarta: restrições de recursos financeiros, de tempo e de materiais
favorecem a utilização de amostras não probabilísticas. Quinta: os dados sobre a
população não estarem disponíveis, impossibilitando a construção de amostras
probabilísticas.
Para Malhotra (2006), a elaboração de uma amostragem começa com a
especificação da população-alvo, a coleção de elementos ou objetos que possuem a
informação procurada pelo pesquisador e sobre os quais devem ser feitas
inferências. Para efeito da presente pesquisa, considerou-se como população-alvo o
universo dos estudantes de cursos de graduação presencial ministrados por
Instituições de Ensino Superior na cidade de Belo Horizonte, demonstrado na Tabela
1.
Tabela 1 População Pesquisada
IES Matrículas Ingressantes
em alunos em % mercado
em alunos em % mercado
PUC-Minas 33.016 25% 8.173 19%
Centro Universitário Una 14.569 11% 6.833 16%
Universidade Fumec 13.603 10% 2.660 6%
Centro Universitário de Belo Horizonte 13.128 10% 4.856 11%
Centro Universitário Newton Paiva 10.624 8% 4.598 11%
Faculdade Pitágoras de Belo Horizonte 7.153 5% 1.466 3%
Faculdade Estácio de Sá 5.807 4% 2.052 5%
Centro Universitário Izabela Hendrix 5.197 4% 1.238 3%
Faculdade Anhanguera 2.724 2% 783 2%
Demais Instituições 28.806 21% 11.102 25%
Total 134.627 100% 43.761 100%
Fonte: elaborado pelo autor a partir de ROSA (2012) – Censo da Educação Superior 2010 – INEP.
Considerando que a presente pesquisa se propõe a investigar
características do processo de compra dos consumidores de serviços educacionais
de graduação e que a população a ser pesquisada é o conjunto de pessoas
matriculadas em cursos superiores, torna-se impossível a realização de amostragem
74
probabilística, uma vez que não é disponível para pesquisadores uma relação de
todos os estudantes que compõem a população. Portanto, a amostra será não
probabilística.
No entanto, com o intuito de melhorar a qualidade da amostra, foi
escolhido o método de amostragem por cotas, que constitui um tipo especial de
amostra intencional, onde o pesquisador procura obter uma amostra que seja
similar, sob alguns aspectos, à população, sendo que, se os critérios de julgamento
utilizados na amostra intencional forem corretos, ela deverá trazer melhores
resultados do que uma amostra por conveniência (MATTAR, 2007). Para isso, o
principal critério de julgamento da amostra intencional foi o da IES em que o
estudante efetivamente se matriculou, pois a variedade de IES pesquisadas tenderá
a proporcionar um maior conjunto de atributos avaliados pelos estudantes no
processo de compra. Dessa forma, foram escolhidas amostras representativas em
cada uma das nove maiores instituições de ensino superior de Belo Horizonte, que,
no conjunto, respondem por aproximadamente 80% da população pesquisada.
Para a definição do tamanho da amostra, utilizou-se erro amostral de 7% e
nível de confiança de 95%. Ao serem aplicados à fórmula de Samara e Barros, 2007,
encontrou-se o tamanho das amostras, conforme demonstrado na Tabela 2.
75
Fórmula para cálculo da amostra (SAMARA; BARROS, 2007):
Tabela 2 Definição do tamanho amostral
IES Matrículas Ingressantes
População Amostra População Amostra
PUC-Minas 33.016 194,85 8.173 191,43
Centro Universitário Una 14.569 193,41 6.833 190,56
Universidade Fumec 13.603 193,23 2.660 182,61
Centro Universitário de Belo Horizonte 13.128 193,13 4.856 188,43
Centro Universitário Newton Paiva 10.624 192,47 4.598 188,03
Faculdade Pitágoras de Belo Horizonte 7.153 190,80 1.466 172,99
Faculdade Estácio de Sá 5.807 189,63 2.052 178,99
Centro Universitário Izabela Hendrix 5.197 188,91 1.238 169,33
Faculdade Anhanguera 2.724 182,91 783 156,92
Total 134.627 195,72 43.761 195,13
Fonte: elaborada pelo autor a partir de ROSA (2012) – Censo da Educação Superior 2010 – INEP.
Nota-se na Tabela 2 que não há diferenças relativas no tamanho amostral
se utilizada como população a base de matrículas totais ou apenas os ingressantes.
Essa discussão, apesar de importante, pois, a rigor, a população que efetivamente
praticou o comportamento de compra é a população de ingressantes, e não a
população total, perde sua relevância, uma vez que os resultados de um ou outro
caminho são substancialmente os mesmos para fins de determinação do tamanho
amostral.
Definiu-se, portanto, que, para cada cota ou instituição a coleta de
aproximadamente 200 questionários válidos, perfazendo um total acima de 1.800
questionários, substancialmente superior ao que seria calculado caso não houvesse
sido escolhida a metodologia da amostragem por cotas.
76
7.3 Escalas e análise estatística
Quatro são os tipos de escalas de medidas utilizadas para mensuração: a
nominal, ordinal, intervalar e razão. A escala nominal é um esquema figurativo de
rotulagem em que os números servem apenas como rótulos ou etiquetas para
identificar e classificar objetos. A escala ordinal é aquela em que os números servem
para nomear, identificar, categorizar e ordenar, segundo um processo de
comparação, as pessoas, os objetos, ou fatos em relação a determinada
característica. A escala intervalar é aquela em que intervalos entre os números
dizem a posição e quanto as pessoas, objetos ou fatos estão distantes entre si em
determinadas características. A escala razão tem todas as propriedades das escalas
ordinal, nominal e intervalar e, além disto, um ponto zero absoluto (MATTAR, 2007;
MALHOTRA 2006).
Segundo Malhotra (2006), as técnicas de escala são classificadas em
duas, comparativas e não comparativas. As técnicas comparativas buscam a
realização de comparação direta entre dois objetos, enquanto as técnicas não
comparativas buscam apenas avaliar um objeto de cada vez.
Como o objetivo da presente pesquisa não é comparar objetos, mas
identificar atributos em relação a um único objeto — a escola de nível superior
escolhida — não serão utilizadas escalas comparativas, devendo ser privilegiadas
escalas não comparativas na elaboração do formulário.
Malhotra (2006) classifica as escalas não comparativas em contínuas ou
itemizadas, sendo que as itemizadas são ainda subdivididas em Escala Likert,
Escala de Diferencial Semântico e Escala Stapel. As escalas contínuas apresentam-
se como uma linha contínua ligando dois extremos da variável critério, onde é
solicitado ao respondente que indique um ponto que represente sua avaliação. A
Escala Likert exige que o respondente indique um grau de concordância ou
discordância com cada uma de uma série de afirmações sobre objetos de estímulo.
A Escala de Diferencial Semântico é uma escala de classificação de sete pontos,
cujos pontos extremos estão associados a rótulos bipolares. A Escala Stapel é de
77
classificação unipolar com 10 categorias numeradas de -5 a +5, sem ponto neutro
(MALHOTRA, 2006; MATTAR, 2007).
Em razão dos objetivos da pesquisa, optou-se por relacionar no formulário
todos os atributos identificados na etapa exploratória e submetê-los a afirmações
para avaliar sua concordância ou discordância, por isto foi utilizada a escala likert,
sendo escolhida a de 11 pontos para facilitar a compreensão dos entrevistados.
As técnicas de análise estatística podem ser classificadas como
univariadas ou multivariadas, sendo as univariadas aquelas utilizadas quando há
uma única medida de cada elemento na amostra ou quando há uma única relação
entre variáveis. Já as multivariadas são utilizadas quando há duas ou mais medidas
de cada elemento na amostra, definindo relações simultâneas entre dois ou mais
fenômenos (MALHOTRA, 2006; HAIR et al., 2009).
A escolha de uma outra técnica irá depender dos objetivos de pesquisa
definidos, sendo o uso da técnica multivariada recomendado quando o pesquisador
buscar a redução dos dados ou simplificação estrutural, de forma a permitir que o
fenômeno que estiver sendo estudado possa ser representado de forma mais
simples, permitindo a facilitação da interpretação sem que haja perda considerável
de informações, ou então quando o objetivo for o de agrupar variáveis similares com
base em suas características ou verificar a existência de dependências entre
variáveis (FÁVERO et al., 2009).
Em geral, dada a sua natureza e necessidade, as pesquisas de marketing,
por levarem à necessidade de se analisar um grande conjunto de tabelas e variáveis
e dar sentido a elas através do estabelecimento de relações, autores como Malhotra
(2006) e Las Casas (2010) apontam as técnicas multivariadas como sendo as mais
utilizadas em pesquisas de marketing.
A avaliação das premissas necessárias para a utilização de técnicas
multivariadas é um fator crítico de sucesso de pesquisa. Gouvêa, Prearo e Romeiro
(2012) chamam atenção para o elevado número de utilização inadequada de
técnicas multivariadas em razão de problemas na avaliação das premissas
necessárias. Segundo esses autores, tais premissas decorrem da adequação entre
78
a técnica estatística utilizada para cada objeto de pesquisa, sendo que sugerem a
aplicação conforme o Quadro 5.
Quadro 5 Categorias dos objetivos das técnicas estatísticas de análise
multivariada
Objetivos Técnica Relacionada
Investigação da dependência entre as variáveis Análise Discriminante
Todas as variáveis são mutuamente independentes ou uma ou mais variáveis são dependentes de outras
Análise de Regressão
Correlação Canônica
Regressão Logística
Análise Conjunta
Análise da Variância Multivariada (MANOVA)
Predição Análise Discriminante
As relações entre as variáveis devem ser determinadas com o objetivo de predizer o valor de uma ou mais variáveis com base nas observações de outras variáveis.
Análise de Regressão
Análise de Regressão Logística
Construção de hipóteses e testes Modelagem de Equações Estruturais
Hipóteses estatísticas específicas, formuladas em termos de parâmetros da população multivariada, são testadas. Isso pode ser feito para validar premissas ou para reforçar convicções prévias.
Análise Fatorial Confirmatória
Redução dos dados ou simplificação estrutural Análise Fatorial Exploratória
O fenômeno em estudo é representado de um modo tão simples quanto possível, sem sacrificar informações importantes.
Agrupamento de objetos ou variáveis Análise de Conglomerados
Grupos de objetivos ou variáveis ―similares‖ são criados com base nas medidas características.
Análise de Correspondência
Escalonamento Multidimensional
Fonte: GOUVÊA; PREARO; ROMEIRO, 2012.
As técnicas multivariadas que mais se destacam são as análises de
cluster (conglomerados), fatorial e discriminante. A análise de cluster é uma técnica
que permite o agrupamento de variáveis em grupos homogêneos em decorrência de
graus de similaridade. Já a análise fatorial busca sintetizar entre diversas variáveis,
mediante identificação de fatores comuns, enquanto a análise discriminante busca
79
identificar quais são as variáveis que provocam maior distinção entre grupos
(SOUKI, 2002).
Considerando o objetivo da pesquisa, foram escolhidas técnicas de
análises multivariadas para a análise dos dados coletados. Além dessas técnicas, os
dados serão submetidos a análises de variância, análises de correlação e
distribuição de frequência, além da análise de clusters.
80
8 RESULTADOS
8.1 Etapa exploratória
As pesquisas de mercado utilizadas como fontes de dados secundários
foram:
a. Instituto Valor (2009), que avaliou mediante pesquisa quantitativa do tipo
survey , conduzida junto a 600 estudantes do ensino médio e de cursos pré-
vestibulares com o objetivo de identificar atributos considerados no processo
de escolha de IES;
b. I.R. Pesquisas de Mercado e Opinião (2004), que realizou pesquisa
qualitativa junto a seis grupos de discussão formados por alunos do ensino
médio, de pré-vestibulares e de IES;
Os resultados apontados pela pesquisa realizada pelo Instituto Valor
(2009) apontou como atributos relevantes no processo de escolha de cursos de
graduação: (1) qualidade de ensino, (2) aceitação e reconhecimento no mercado, (3)
tradição, (4) infraestrutura, (5) localização, (6) qualidade do corpo docente e (7)
fatores sociais. Esses mesmos fatores foram também apontados na pesquisa
conduzida por I.R. Pesquisas de Mercado e Opinião (2004).
A partir da literatura existente descrita na seção de avaliação de
alternativas da fundamentação conceitual e dos dados de pesquisas contratadas a
que o autor teve acesso, nota-se uma homogeneidade no entendimento dos
atributos considerados relevantes no processo de escolha de cursos superiores de
graduação ministrados por IES. O Apêndice A apresenta a síntese desses atributos
e constitui o resultado final da etapa exploratória desta pesquisa.
81
8.2 Etapa quantitativa
Os resultados da etapa quantitativa da pesquisa, conduzida conforme
apresentado na seção de metodologia, estão descritos nas próximas seções e são
sintetizados conforme o Quadro 6. Para sua realização foram utilizados os softwares
SPSS 13.0, Excel 2003 e SmartPLS.
Quadro 6 Síntese das análises realizadas na fase quantitativa da pesquisa
8.1 Análise exploratória
8.1.1 Análise de dados ausentes
8.1.2 Análise de outliers
8.1.3 Caracterização da amostra
8.1.4 Análise descritiva
8.1.5 Normalidade
8.1.6 Linearidade
8.2 Dimensionalidade dos construtos da pesquisa
8.2.1 Análise Fatorial Exploratória
8.3 Método de Equações Estruturais
8.3.1 Outer Model
8.3.1.1 Construtos de primeira ordem
Construto reflexivo
Validade convergente
Validade discriminante
Confiabilidade
Construto formativo
Validade convergente
Multicolinearidade
8.3.1.2 Construtos de segunda ordem
Construto reflexivo
Validade convergente
Validade discriminante
Confiabilidade
Construto formativo
Validade convergente
Multicolinearidade
8.3.2 Modelos Estruturais – Validade nomológica e ajuste do modelo
82
8.4 Análise de cluster
8.4.1 Transformação dos construtos em variáveis 8.4.2 Formação dos clusters 8.4.3 Diferenças comportamentais nos perfis dos clusters 8.4.4 Diferenças sociodemográficas nos perfis dos clusters
8.4 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados nas análises de cluster
8.5 Testes de diferença entre os R² e entre as cargas da regressão comparando os modelos
8.7 Comparação do ajuste dos modelos
Fonte: autor.
8.3 Análise exploratória dos dados
A análise exploratória dos dados é importante no sentido de aperfeiçoar
as medições e diagnosticar problemas que possam existir com os dados, tornando
possível a solução de inconsistências antes de realizar as análises que responderão
aos objetivos de pesquisa e testes de hipóteses, evitando assim distorções nos
resultados da análise (TABACHINICK; FIDEL, 2001). Para tanto, serão verificados a
existência de dados ausentes no banco de dados (missing values), a existência de
outliers univariados e multivariados, a caracterização da amostra, a análise
descritiva, a normalidade e linearidade dos dados.
8.3.1 Análise de Dados Ausentes
A ocorrência de dados ausentes no banco de dados, correspondentes a
respostas a determinadas perguntas que ficam em branco, ocorre muito
frequentemente em pesquisas de opinião (DAVIS, 2001; HAIR et al., 2009). Eles
podem ser decorrentes de diversos motivos, como a recusa do entrevistado em
emitir sua opinião sobre determinada variável, erros na marcação do questionário ou
83
erro no momento da tabulação dos dados, dentre outras possibilidades. Dependendo
da quantidade e da qualidade dos dados ausentes, eles podem gerar diversos
problemas nas análises. Dessa forma, Hair et al. (2009) sugerem que seja realizado
um diagnóstico do problema por meio de um método de quatro passos a seguir
abordados.
O primeiro passo sugerido pelos autores consiste em verificar se os dados
ausentes estavam previstos no planejamento da pesquisa, o que não ocorreu. Era
esperado que todas as questões fossem respondidas.
Antes de prosseguir com o diagnóstico, vale ressaltar que os dados foram
coletados por meio de dois procedimentos diferentes: 1.468 questionários foram
obtidos por meio de entrevistas pessoais e 716 questionários foram autopreenchidos
pelos entrevistados, aproveitando-se de facilidade de acesso do autor a estes
estudantes para reduzir os custos totais da coleta de dados. Essa diferença no
método de coleta dos dados pode apresentar diferenças na quantidade de dados
ausentes, sendo que, dessa forma, optou-se por realizar o segundo passo do
diagnóstico de forma separada (MALHOTRA, 2006).
Nesse segundo passo, os autores orientam avaliar a quantidade de dados
ausentes existentes no banco de dados — total, por variável e por respondente —
sendo que, de acordo com os autores, valores superiores a 10% começam a ficar
preocupantes. De forma a avaliar o percentual de dados ausentes por variável, foi
utilizado o procedimento denominado missing value analysis, de forma separada
para as duas amostras coletadas por métodos diferentes. Os resultados
demonstraram que nenhuma variável apresentou um percentual superior a 3% de
dados ausentes, não sendo objeto de preocupação. Ao se analisar a quantidade de
células em branco do banco de dados da coleta pessoal, foram encontradas 1.353
em um total de 126.248, o que corresponde a apenas 1,07%. Avaliaram-se também
os dados ausentes existentes por respondentes do banco de dados da coleta
pessoal, criando-se uma nova variável denominada count, e verificou-se que 454
respondentes dos 1.468 deixaram alguma questão em branco. Desses, entretanto,
apenas 17 respondentes apresentaram mais de 10% de dados ausentes, o que
levou à sua exclusão. Analisando o banco de dados da coleta por
84
autopreenchimento, foram encontradas 1.134 células em branco, num total de
63.382, o que corresponde a apenas 1,79%. Já quanto aos respondentes que
deixaram alguma questão em branco, foram encontrados 193 em 716, sendo que
desses, 22 apresentaram mais de 10% de dados ausentes, levando à sua exclusão.
Antes de passar para o terceiro passo, optou-se por agrupar os bancos de
dados dos dois tipos de coleta. Após a exclusão dos entrevistados com mais de 10%
de dados ausentes de ambos os bancos, foi realizado um teste de diferença de
média da quantidade de dados neles ausentes. O resultado revelou que os bancos
de dados não possuem média de dados ausentes diferentes, sendo, portanto,
correta a sua união.
Além disso, o número de questionários que foram respondidos na IES
UNA foi bem superior aos demais, quase o dobro. Dessa forma, optou-se por fazer
uma seleção aleatória de 224 questionários dos 560 coletados nessa IES, de forma
que as respostas desses estudantes não pesassem mais do que as dos demais das
outras IES. Tal número foi utilizado com base na segunda IES com maior número de
entrevistados. Ao juntar os bancos de dados, já após a exclusão dos 39
respondentes, foram observadas 1097 células em branco, num total de 157.380, o
que corresponde a apenas 0,70%, percentual bem pequeno.
O terceiro passo proposto pelos autores consiste em verificar a qualidade
dos dados ausentes, ou seja, se eles apresentam algum padrão de ocorrência, mas
o ideal é que nenhum padrão seja observado. Quando isso acontece, eles são
denominados de dados completamente aleatórios ao acaso - ACAA. Para tanto foi
empregado o teste denominado Little's MCar, conforme sugerem Hair et al. (2009),
sendo que, caso a significância do teste seja inferior a 1%, não se pode atestar que
os dados são ACAA. O resultado revelou que os dados não são ACAA, uma vez que
a significância foi >1% (Little's MCar test: Chi-Square = 25.837,497, DF = 24.986,
Sig. = 0,000).
O último passo consiste em adotar algum método de substituição dos
dados ausentes, uma vez que a análise denominada Método de Equações
Estruturais, que será utilizada para testar as hipóteses, não comporta esse tipo de
problema. Com as eliminações dos indivíduos, o banco de dados passou a
85
apresentar menos de 1% de dados ausentes. Dessa forma, optou-se por substituir
os dados ausentes pela média, por ser um dos métodos mais adequados (HAIR et
al., 2009) a esse diagnóstico observado, ficando o banco de dados com um total de
1830 respondentes.
8.3.2 Análise de Outliers
Outliers são indivíduos que apresentam um padrão de respostas muito
divergente do restante dos entrevistados (HAIR et al., 2009), as quais podem ser
decorrentes de: (1) deslizes cometidos na tabulação dos dados ou falhas na
codificação; (2) observações decorrentes de algum evento extraordinário; (3)
observações extraordinárias para as quais o pesquisador não tem uma explicação; e
(4) observações que estão no intervalo usual de valores para cada variável, mas são
únicas em sua combinação de valores entre as variáveis. Um diagnóstico inicial deve
ser realizado de modo a compreender melhor os indivíduos que podem ser
denominados outliers. Entretanto, os autores advertem que, em um primeiro
momento, eles não devem ser rotulados como prejudiciais às análises.
Foi verificada a existência de dois tipos de outliers: univariados, que
consiste na verificação de alguma resposta divergente com base em cada uma das
variáveis do modelo, e os multivariados, que apresentam um padrão de resposta
diferente, considerando todas as variáveis ao mesmo tempo.
Os outliers univariados foram diagnosticados por meio da padronização
dos resultados, de forma que a média da variável seja 0 e o desvio padrão 1. Para
tanto, observações com escores padronizados fora do intervalo de |3,29| são
consideradas outliers (HAIR et al., 2009) quando as amostras são maiores que 300
entrevistados, que é o caso da presente pesquisa. Com base nesse critério, foram
encontradas 428 observações com escores fora da faixa de -3,29 a 3,29, distribuídos
em 20 variáveis e em 161 casos. Entretanto, desses 161 casos, sete se
apresentaram como outliers em mais de 10% das variáveis analisadas. Dessa forma,
optou-se por eliminá-los.
86
Já os outliers multivariados foram diagnosticados com base na medida D²
de Mahalanobis. De acordo com Hair et al. (2009), tal medida verifica a posição de
cada observação comparada com o centro de todas as observações em um conjunto
de variáveis, sendo que, ao final, é realizado um teste qui-quadrado. Os indivíduos
que apresentam uma significância da medida inferior a 0,001 são considerados
outliers multivariados. Com base neste método, foram encontrados 369 casos de
observação atípica multivariada.
Entretanto, ao final, optou-se por excluir somente os sete indivíduos com
excesso de valores atípicos na avaliação univariada, ficando o banco de dados com
1823 entrevistados. Isso porque se acredita que as outras observações sejam casos
válidos da população e, caso fossem eliminadas, correr-se-ia o risco de melhorar a
análise multivariada, mas limitar sua generalização (HAIR et al.; 2009).
Outros tipos de análises poderiam ser realizadas para identificar a relação
entre as variáveis que apresentaram maior número de outliers e determinados
grupos específicos de respondentes. No entanto, por fugirem aos objetivos desta
pesquisa não foram realizadas.
8.3.3 Caracterização da amostra
Neste tópico serão verificadas as características da amostra após a
eliminação dos entrevistados que apresentaram problemas na análise de dados
ausentes ou na análise dos outliers. Tal verificação é importante no sentido de que,
ao final, os resultados serão consistentes com esse perfil.
87
O Gráfico 7 exibe a IES na qual os entrevistados se matricularam.
Verifica-se que os percentuais estão bastante homogêneos, de 11% a 12%.
Somente a UNIBH apresentou um percentual menor, 9%, que não foi considerado
significativo.
Gráfico 7 IES onde os entrevistados se matricularam
Número de dados ausentes: 0 entrevistados (0%). Fonte: dados da pesquisa.
12% 12% 11% 11% 11% 11% 12% 12%9%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Anh
angu
era
Estác
io d
e Sá
Univ
ersida
de Fum
ec
Izab
ela
Hen
drix
New
ton
Paiva
Pitá
goras
PUC
UNA
UNIB
H
88
O Gráfico 8 apresenta a área do curso dos entrevistados. Verifica-se que
a maior parte faz cursos na área de Engenharia/Informática (30,2%). Em segundo
lugar aparece a área de saúde, com 19,5%, e em terceiro a área de gestão/
negócios, com 16,6%. As licenciaturas correspondem aos cursos que apareceram
com menor percentual (4,4%), seguidas dos tecnólogos (7,2%).
Gráfico 8 Áreas dos cursos em que os entrevistados se matricularam
Número de dados ausentes: 82 entrevistados (4%). Fonte: dados da pesquisa.
19,5%30,2%
16,6%11,7% 10,3%
4,4% 7,2%
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%
100%
Saú
de
Eng
enha
ria/In
form
ática
Ges
tão/
Neg
ócios
Com
unicaç
ão e A
rtes
Dire
ito
Lice
nciatu
ras (P
edag
ogia, M
at.)
Tecn
ólog
os
89
O Gráfico 9 apresenta a forma pela qual os estudantes ingressaram na
IES na qual estudam atualmente. Verifica-se que a maior parte o fez pelo vestibular
(91,1%). Apenas 5,7% ingressam por meio de transferência e 3,2% como obtenção
de segundo título.
Gráfico 9 Forma de ingresso dos entrevistados na atual IES
Número de dados ausentes: 198 entrevistados (11%). Fonte: dados da pesquisa.
91,1%
5,7% 3,2%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Vestibular Transferência Obtenção de 2º título
90
O Gráfico 10 apresenta a duração total do curso dos respondentes.
Aproximadamente metade destes fazem cursos com duração de mais de 4 anos.
Outros 34% realizam cursos com duração de 3 a 4 anos. Cursos de até 2 anos
representam 9,1% dos entrevistados e de 2 a 3 anos 5,2%.
Gráfico 10 Duração total do curso em que os entrevistados se matricularam
(em anos)
Número de dados ausentes: 164 entrevistados (9%). Fonte: dados da pesquisa.
9,1%5,2%
34,5%
51,2%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Até 2 anos 2 a 3 anos 3 a 4 anos Mais de 4 anos
91
O Gráfico 11 apresenta as faixas de valor de mensalidade pagas pelos
entrevistados nos cursos em que se matricularam. Verificou-se que os valores mais
frequentes foram de R$ 751,00 a R$ 900,00, com 32,0%, e acima de R$ 901,00,
com 34,4%. Menos de 10% dos entrevistados pagam mensalidades inferiores a R$
450,00 e aproximadamente 25% pagam um valor entre R$ 451,00 a R$ 750,00.
Gráfico 11 Valor da mensalidade do curso nos quais os entrevistados se
matricularam
Número de dados ausentes: 164 entrevistados (9%). Fonte: dados da pesquisa.
4,0% 5,2%
12,0% 12,4%
32,0% 34,4%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Até R$300,00 R$ 301,00 a
450,00
R$ 451,00 a
600,00
R$ 601,00 a
750,00
R$ 751,00 a R$
900,00
Acima de R$
901,00
92
O Gráfico 12 exibe quais tipos de bolsa/financiamento os entrevistados
possuem para realizar o curso, sendo que 44% não indicaram o recebimento desse
tipo de suporte. O Fies/Pravaler/Outro tipo foi a categoria com maior percentual:
30,8%. Em segundo lugar, apareceu o convênio com a empresa em que o
respondente trabalha, totalizando 11,8%. Em terceiro, veio o desconto da IES, com
9,6%. Apenas 1,9% recebem desconto do sindicato, e 1,70% recebem outros tipos
de bolsa/financiamento.
Gráfico 12 Bolsas e financiamentos dos entrevistados
Número de dados ausentes: os dados ausentes foram considerados como não indicativos de recebimento de bolsa/financiamento.
Fonte: dados da pesquisa.
Não indicou recebimento de
bolsa/financ.; 44,3%
Fies/Pravaler/outro financ.; 30,8%
Desconto da Instituição; 9,6%
Desconto Sindicato; 1,9%
Convênio com minha empresa; 11,8%
Outros; 1,7%
93
O Gráfico 13 apresenta a origem de conclusão do ensino médio. Verifica-
se que a maioria (66,2%) é originária da escola pública e 29,0% da escola particular.
Outros 4,5% vieram de supletivo público ou particular e 0,3% estudaram em casa.
Gráfico 13 Origem de conclusão do ensino médio dos entrevistados
Número de dados ausentes: 55 entrevistados (3%). Fonte: dados da pesquisa.
29,0%
66,2%
1,7% 2,8% 0,3%0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Escola particular Escola pública Supletivo particular Supletivo público Estudei em casa
94
O Gráfico 14 apresenta o gênero dos entrevistados. Verifica-se que 55%
são do gênero feminino e 45% do gênero masculino.
Gráfico 14 Gênero dos entrevistados
Número de dados ausentes: 98 entrevistados (5%). Fonte: dados da pesquisa.
Masculino
45%
Feminino
55%
95
O Gráfico 15 apresenta o estado civil dos entrevistados. Observa-se que
83,9% dos entrevistados são solteiros, e que 13,7% são casados/união estável.
Outros 2,2% são divorciados/separados e 0,2% é de viúvos.
Gráfico 15 Estado civil dos entrevistados
Número de dados ausentes: 119 entrevistados (7%).
Fonte: dados da pesquisa.
No que tange à faixa etária dos entrevistados, apresentada no Gráfico 16,
observa-se uma maior concentração na faixa de "De 18 a 24 anos", totalizando
67,9% das citações. Outros 24,5% possuem de 25 a 34 anos, e 5,2%, de 35 a 44
anos. Apenas 1,5% dos entrevistados possui até 17 anos, e o outro 1% possui 45 ou
mais. Verifica-se também que a idade mínima é de 17 anos e a idade máxima de 66
anos. A mediana é de 21 anos, ou seja 50% dos entrevistados possuem entre 17 e
21 anos, e os outros 50%, entre 22 anos e 66 anos. A idade média é de 23 anos, e o
desvio padrão de 6 anos.
83,9%
13,7%
2,2% 0,2%0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Solteiro Casado / União estável Divorciado / Separado Viúvo
96
Gráfico 16 Faixa etária dos entrevistados
Número de dados ausentes: 348 entrevistados (19%). Fonte: dados da pesquisa.
O Gráfico 17 exibe a renda familiar dos entrevistados. Observa-se boa
distribuição nos diversos extratos de renda. Os extratos de maior percentual foram
―R$ 2.550,01 a R$ 5.100,00‖ com 25,0% e ―R$ 1.530,01 a R$ 2.550,00‖ com 23,0%.
Aproximadamente 23% possuem renda familiar superior a R$ 5.100,01 e 29%
possuem renda inferior a R$ 1.530,00.
1,5%
67,9%
24,5%
5,2%0,8% 0,1% 0,1%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Até 17 anos De 18 a 24
anos
De 25 a 34
anos
De 35 a 44
anos
De 45 a 54
anos
De 55 a 64
anos
65 anos ou
mais
Mínimo: 17 anos
Máximo: 66 anos
Mediana: 21 anos
Média: 23 anos
Desvio-padrão: 6 anos
97
Gráfico 17 Renda familiar dos entrevistados
Número de dados ausentes: 156 entrevistados (9%). Fonte: dados da pesquisa.
8.3.4 Análise descritiva
A estatística descritiva é útil no sentido de se entender melhor o
comportamento das variáveis que serão indicadoras dos construtos do modelo no
que tange a medidas de tendência central e dispersão. Foram adotadas duas
medidas de tendência central: a mediana e a média. A mediana é calculada ao se
ordenarem os dados de forma crescente, e o valor que estiver na posição do meio
dos dados representa essa medida. Já a média é calculada somando-se todos os
valores e dividindo-os pelo número de entrevistados.
Foram adotadas também outras duas medidas de variabilidade dos dados:
a amplitude e o desvio padrão. A primeira é calculada subtraindo o valor máximo
pelo valor mínimo, sendo que quanto maior a amplitude, maior a variabilidade. Já o
desvio padrão possui uma fórmula de cálculo mais complexa que revela se a média
reflete um consenso ou não do que os entrevistados responderam. Assim um desvio
0,1% 1,1%10,1%
17,3%23,0% 25,0%
7,9% 5,4%10,1%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Até
205,
00
R$ 2
05,0
1 a
R$
510,0
0
$ 51
0,01 a R
$ 1.020
,00
R$1.
020,
01 a
R$ 1
.530,
00
R$ 1
.530,
01 a
R$
2.55
0,00
R$ 2
.550,
01 a
R$
5.10
0,00
R$ 5
.100,
01 a
7.6
50,0
0
R$ 7
.650,
01 a
R$
10.2
00,0
0
Acim
a de
R$ 1
0.200
,00
98
padrão pequeno indica que os dados estão próximos da média e, portanto, existe
uma maior concentração de respostas. Por outro lado, desvios padrões maiores
indicam que os dados estão mais distantes da média, ou seja, que os entrevistados
apresentam uma opinião mais divergente sobre o assunto (ANDERSON, SWEENEY
e WILLIAMS, 2009).
A Tabela 3 exibe o valor mínimo; o valor máximo; a mediana, a média e o
desvio padrão para cada variável que irá compor o modelo.
Tabela 3 Estatística descritiva das variáveis que irão compor o modelo
Variáveis Mínimo Máximo Mediana Média Desvio padrão
B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.
0 10 8,00 7,43 2,36
B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte
0 10 7,00 6,77 2,69
B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.
0 10 8,00 7,08 2,63
B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.
0 10 7,00 6,64 2,79
B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES que eu estudo atualmente.
0 10 7,00 6,63 2,91
B4.1) Possui boa infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca)
0 10 8,00 7,48 2,32
B4.2) Possui instalações modernas 0 10 7,00 7,10 2,32
B4.3) Tem instalações com uma boa aparência 0 10 8,00 7,31 2,22
B4.4) Possui instalações amplas 0 10 8,00 7,24 2,35
B4.5) Oferece material didático incluído no valor da mensalidade
0 10 4,00 4,11 3,57
B4.6) Fica perto da minha casa 0 10 5,00 4,91 3,75
B4.7) Oferece facilidade de estacionamento 0 10 3,00 3,83 3,51
B4.8) Fica perto do meu trabalho 0 10 4,27 4,28 3,84
B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade 0 10 6,00 5,93 3,38
B4.10) Fica em local de fácil acesso 0 10 8,00 7,10 2,79
B4.11) Tem tradição no setor educacional 0 10 8,00 7,91 2,21
B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado 0 10 9,00 8,21 2,08
B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho
0 10 8,00 7,90 2,16
B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que se formam nela
0 10 7,00 6,85 2,42
B4.15) É uma das líderes no setor educacional 0 10 8,00 7,29 2,37
B4.16) Tem boa reputação no mercado 0 76 8,00 7,81 2,73
B4.17) Tem valor de mensalidade que eu consigo 0 10 7,00 6,55 2,97
99
Variáveis Mínimo Máximo Mediana Média Desvio padrão
pagar
B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício
0 10 7,00 6,62 2,81
B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão
0 10 5,00 4,72 3,18
B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade 0 10 4,00 4,12 3,21
B4.21) Oferece financiamento das mensalidades 0 10 8,00 6,89 2,99
B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades
0 10 8,00 6,83 3,10
B4.23) Possui professores com experiência de mercado
0 10 9,00 8,27 1,90
B4.24) Possui professores renomados no mercado 0 10 8,00 8,02 1,99
B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas
0 10 9,00 8,27 1,86
B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino
0 10 9,00 8,31 1,86
B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores)
0 10 9,00 8,34 1,87
B4.28) Possui professores com boa didática 0 10 8,00 8,10 1,85
B4.29) Permite aliar a teoria à prática 0 10 8,00 7,84 2,09
B4.30) Tem excelente qualidade de ensino 0 10 8,00 8,04 1,94
B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade 0 10 8,05 8,07 1,96
B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho
0 10 8,00 7,02 2,57
B4.33) É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com os estudos
0 10 8,00 7,68 2,16
B4.34) Tem carga horária elevada no curso que escolhi 0 10 7,00 6,64 2,66
B4.35) Possibilita que eu me forme rapidamente 0 10 6,09 6,11 2,94
B4.36) Tem boa organização administrativa 0 10 7,00 6,47 2,91
B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi 0 10 1,00 2,85 3,38
B4.38) Tem maior integração com o mercado de trabalho
0 10 7,00 6,66 2,45
B4.39) Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais
0 10 7,07 7,09 2,33
B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários 0 10 6,00 6,13 2,73
B4.41) É bem avaliada pelo MEC 0 10 8,00 7,91 2,26
B4.42) Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc) e/ou amigos
0 10 7,00 6,00 3,68
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho 0 10 4,00 4,02 3,78
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição
0 10 1,00 3,09 3,53
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição
0 10 5,00 5,05 3,97
B4.46) É onde os meus amigos estudam 0 10 3,90 3,92 3,70
B4.47) É onde os meus parentes estudam 0 10 0,00 2,77 3,52
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam 0 10 0,00 2,77 3,48
B4.49) Possibilita a realização de bons estágios 0 10 7,00 6,67 2,76
B4.50) Oferece programa de orientação de carreira 0 10 7,00 6,50 2,76
B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas
0 10 7,00 6,95 2,53
100
Variáveis Mínimo Máximo Mediana Média Desvio padrão
B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária
0 10 7,00 6,86 2,59
B4.53) Promove festas, shows e outros eventos festivos
0 10 5,33 5,34 3,24
B4.54) É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam
0 10 6,00 5,56 3,24
B4.55) É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes
0 10 7,00 6,77 2,64
B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram
0 10 7,00 6,18 2,82
B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social
0 10 5,00 5,43 3,03
B4.58) É uma instituição chique 0 10 5,00 4,74 3,14
B4.59) Oferece excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking)
0 10 6,20 6,22 2,75
B4.60) É moderna 0 10 7,00 6,88 2,51
B4.61) É jovem 0 10 7,00 6,71 2,66
B4.62) Tem ambiente agradável 0 10 8,00 7,60 2,20
B4.63) Tem ambiente informal 0 10 7,00 6,47 2,72
B4.64) Tem ambiente acolhedor 0 10 8,00 7,27 2,28
B4.65) É uma das instituições que mais cresce no setor educacional
0 10 8,00 7,24 2,32
B4.66) É de grande porte (ter muitos alunos) 0 10 8,00 7,69 2,31
B4.67) Significa estar entre os melhores profissionais do mercado
0 10 8,00 7,28 2,37
B4.68) Representa a realização de um sonho para mim 0 10 8,00 7,38 2,83
B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho
0 10 8,00 7,57 2,32
B4.70) Significa melhoria na minha vida 0 10 9,00 8,12 2,14
B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego
0 10 9,00 8,26 2,06
B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional
0 10 9,00 8,27 2,07
B4.73) Fez-me sentir feliz 0 10 8,00 7,81 2,43
B4.74) Fez-me sentir orgulhoso 0 10 8,00 7,76 2,49
B4.75) Fez-me sentir tranquilo 0 10 8,00 7,40 2,50
B4.76) Fez-me sentir confiante 0 10 8,00 7,68 2,40
B4.77) Fez-me sentir entusiasmado 0 10 8,00 7,63 2,57
B4.78) Fez-me sentir triste 0 10 0,00 2,02 2,93
B4.79) Fez-me sentir ansioso 0 10 5,00 4,30 3,47
B4.80) Fez-me sentir inseguro 0 10 1,00 2,70 3,13
B4.81) Fez-me sentir com medo 0 10 1,00 2,42 3,11
Fonte: dados da pesquisa.
Observa-se que as variáveis assumiram comportamentos bem diversos no
que tange à média e ao desvio padrão. Algumas apresentaram médias altas e
101
desvio padrão pequeno, enquanto outras apresentam médias baixas ou regulares e
desvio padrão superior. A menor mediana foi de 0,00, e a maior, de 9,00. A menor
média foi de 2,02, e a maior, de 8,34. Já o menor desvio padrão foi de 1,85 e o
maior de 3,97.
Tabela 4 Variáveis com as dez maiores e menores médias
Variáveis Média
10 Maiores médias
B4.27) Possui professores com uma boa titulação (mestres e doutores) 8,34
B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino 8,31
B4.23) Possui professores com experiência de mercado 8,27
B4.25) Possui professores que apresentam um excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas
8,27
B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional 8,27
B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego 8,26
B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado 8,21
B4.70) Significa uma melhoria na minha vida 8,12
B4.28) Possui professores com uma boa didática 8,10
B4.31) Tem uma grade curricular de boa qualidade 8,07
10 Menores médias
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho 4,02
B4.46) É onde os meus amigos estudam 3,92
B4.7) Oferece facilidade de estacionamento 3,83
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição 3,09
B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi 2,85
B4.47) É onde os meus parentes estudam 2,77
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam 2,77
B4.80) Fez eu me sentir inseguro 2,7
B4.81) Fez eu me sentir com medo 2,42
B4.78) Fez eu me sentir triste 2,02
Fonte: dados da pesquisa.
Verifica-se ainda que das dez variáveis que apresentam o menor desvio
padrão, 8 também figuram na relação das dez maiores médias e relacionam-se
principalmente ao construto professores e qualidade de ensino, conforme demonstra
a Tabela 4.
102
Tabela 5 Variáveis com os dez maiores e menores desvios padrão
Variáveis Média Desvio padrão
Dez menores desvios padrão
B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores). 8,34 1,87
B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino. 8,31 1,86
B4.23) Possui professores com experiência de mercado. 8,27 1,90
B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.
8,27 1,86
B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional. 8,27 2,07
B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego. 8,26 2,06
B4.28) Possui professores com boa didática. 8,10 1,85
B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade. 8,07 1,96
B4.30) Tem excelente qualidade de ensino. 8,04 1,94
B4.24) Possui professores renomados no mercado. 8,02 1,99
Dez Maiores desvios padrão
B4.42) Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc.) e/ou amigos. 6 3,68
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição. 5,05 3,97
B4.6) Fica perto da minha casa. 4,91 3,75
B4.8) Fica perto do meu trabalho. 4,28 3,84
B4.5) Oferece material didático incluído no valor da mensalidade. 4,11 3,57
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho. 4,02 3,78
B4.46) É onde os meus amigos estudam. 3,92 3,7
B4.7) Oferece facilidade de estacionamento. 3,83 3,51
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição. 3,09 3,53
B4.47) É onde os meus parentes estudam. 2,77 3,52
Fonte: dados da pesquisa.
Já as dez variáveis que apresentam os maiores desvios padrão
apresentam médias baixas, sendo que 5 delas também compõem a relação das 10
menores médias, conforme demonstra a Tabela 5.
Verifica-se ainda que nenhuma das variáveis que figuram entre as
menores médias figura também entre aquelas com menor desvio padrão.
103
8.3.4.1 Normalidade
A verificação da normalidade dos dados é necessária, uma vez que
métodos de estimação diferentes na aplicação do Método de Equações Estruturais
devem ser adotados dependendo do resultado (Hair et al., 2009). Para diagnosticar
se os dados estão distribuídos conforme a curva normal, foi utilizado o teste de
Kolmogorov-Smirnov. Tal comportamento é confirmado caso o valor da significância
do teste for superior a 1%. A Tabela 6 apresenta o resultado do teste para as
variáveis da pesquisa.
Tabela 6 Teste de aderência à normalidade de Kolmogorov-Smirnov
Variáveis Estatística Sig.
B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.
6,48 <1%
B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.
6,16 <1%
B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.
6,15 <1%
B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.
6,03 <1%
B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que estudo atualmente.
5,91 <1%
B4.1) Possui boa infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca). 6,77 <1%
B4.2) Possui instalações modernas. 6,00 <1%
B4.3) Tem instalações com boa aparência. 6,15 <1%
B4.4) Possui instalações amplas. 6,43 <1%
B4.5) Oferece material didático incluído no valor da mensalidade. 7,51 <1%
B4.6) Fica perto da minha casa. 5,80 <1%
B4.7) Oferece facilidade de estacionamento. 7,20 <1%
B4.8) Fica perto do meu trabalho. 8,44 <1%
B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade. 5,92 <1%
B4.10) Fica em local de fácil acesso. 6,62 <1%
B4.11) Tem tradição no setor educacional. 7,47 <1%
B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado. 8,42 <1%
B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho. 7,47 <1%
B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que se formam nela. 5,70 <1%
B4.15) É uma das líderes no setor educacional. 6,47 <1%
B4.16) Tem boa reputação no mercado. 8,99 <1%
B4.17) Tem valor de mensalidade que eu consigo pagar. 5,75 <1%
B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício 5,69 <1%
104
Variáveis Estatística Sig.
B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de ensino do mesmo padrão. 4,17 <1%
B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade. 5,09 <1%
B4.21) Oferece financiamento das mensalidades. 6,80 <1%
B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades. 6,96 <1%
B4.23) Possui professores com experiência de mercado. 8,38 <1%
B4.24) Possui professores renomados no mercado. 7,45 <1% B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.
8,45 <1%
B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino. 8,30 <1%
B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores). 8,60 <1%
B4.28) Possui professores com boa didática. 7,04 <1%
B4.29) Permite aliar a teoria à prática. 7,01 <1%
B4.30) Tem excelente qualidade de ensino. 7,48 <1%
B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade. 7,66 <1% B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho.
6,39 <1%
B4.33) É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com os estudos.
6,90 <1%
B4.34) Tem carga horária elevada no curso que escolhi. 5,32 <1%
B4.35) Possibilita que eu me forme rapidamente. 5,23 <1%
B4.36) Tem boa organização administrativa. 5,92 <1%
B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi. 11,36 <1%
B4.38) Tem maior integração com o mercado de trabalho. 5,40 <1%
B4.39) Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais. 6,09 <1%
B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários. 4,84 <1%
B4.41) É bem avaliada pelo MEC. 7,61 <1%
B4.42) Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc) e/ou amigos. 7,40 <1%
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho. 9,37 <1%
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição. 11,17 <1%
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição. 7,61 <1%
B4.46) É onde os meus amigos estudam. 8,78 <1%
B4.47) É onde os meus parentes estudam. 12,16 <1%
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam. 12,34 <1%
B4.49) Possibilita a realização de bons estágios. 5,81 <1%
B4.50) Oferece programa de orientação de carreira. 5,64 <1%
B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas. 5,90 <1%
B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária. 5,88 <1%
B4.53) Promove festas, shows e outros eventos festivos. 4,76 <1%
B4.54) É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam. 4,72 <1%
B4.55) É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes. 6,07 <1%
B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram. 5,16 <1%
B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social. 5,41 <1%
B4.58) É uma instituição chique. 4,98 <1%
105
Variáveis Estatística Sig.
B4.59) Oferece excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking).
4,62 <1%
B4.60) É moderna. 6,26 <1%
B4.61) É jovem. 6,01 <1%
B4.62) Tem ambiente agradável. 7,34 <1%
B4.63) Tem ambiente informal. 5,79 <1%
B4.64) Tem ambiente acolhedor. 6,14 <1%
B4.65) É uma das instituições que mais cresce no setor educacional. 6,64 <1%
B4.66) É de grande porte (ter muitos alunos). 7,30 <1%
B4.67) Significa estar entre os melhores profissionais do mercado. 6,87 <1%
B4.68) Representa a realização de um sonho para mim. 7,98 <1%
B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho. 7,36 <1%
B4.70) Significa melhoria na minha vida. 8,16 <1%
B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego. 8,47 <1%
B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional. 8,65 <1%
B4.73) Fez-me sentir feliz. 7,89 <1%
B4.74) Fez-me sentir orgulhoso. 8,39 <1%
B4.75) Fez-me sentir tranquilo. 7,09 <1%
B4.76) Fez-me sentir confiante. 7,64 <1%
B4.77) Fez-me sentir entusiasmado. 7,81 <1%
B4.78) Fez-me sentir triste. 12,58 <1%
B4.79) Fez-me sentir ansioso. 6,51 <1%
B4.80) Fez-me sentir inseguro. 9,78 <1%
B4.81) Fez-me sentir com medo. 11,48 <1%
Fonte: dados da pesquisa.
Os resultados revelaram que todas as variáveis rejeitaram a hipótese nula
de que estão distribuídos conforme a curva normal. Com base nesses resultados, é
possível atestar também a não existência da normalidade multivariada, uma vez que
esta exige a distribuição normal univariada (TABACHINICK e FIDEL, 2001). Dessa
forma, será escolhido um método de estimação dos parâmetros adequado a esse
tipo de dados quando for empregado o método de equações estruturais.
106
8.3.4.2 Linearidade
Para testar as hipóteses do modelo, como foi mencionado anteriormente,
será aplicado o Método de Equações Estruturais, que é baseado nas relações
lineares para testar a existência de associações ou relações de causa/efeito
estatísticas. Dessa forma, os dados devem apresentar uma parcela considerável de
relações lineares para que a técnica seja a eles adequada.
A linearidade pode ser verificada por meio de correlações par a par das
variáveis utilizando o coeficiente de Pearson, com significância inferior a 5% (HAIR
et al., 2009). Aplicando tal teste, observou-se que 3.234 das 3.655 relações
possíveis são significativas ao nível de 5%, o que representa 88% das correlações
possíveis. Dessa forma, foi dado prosseguimento às análises, uma vez que os dados
são adequados ao tipo de técnica a ser aplicada posteriormente.
8.4 Dimensionalidade dos construtos da pesquisa
Após realizar a análise exploratória do banco de dados, é então verificada
a dimensionalidade dos construtos da pesquisa. Construtos são conceitos abstratos
que não podem ser adequadamente mensurados por apenas uma variável. Dessa
forma, ao se mensurar um construto, são criadas diversas variáveis de forma a
captar suas diversas facetas (NETEMEYER, BEARDEN e SHARMA, 2003).
Após operacionalizar o construto por meio de variáveis, deve-se garantir
também que eles sejam medidas validas e confiáveis do conceito que pretendem
mensurar, o que é feito por meio de uma Análise Fatorial Confirmatória - AFC.
Entretanto, primeiramente, é importante verificar a dimensionalidade dos construtos,
por meio de uma Análise Fatorial Exploratória - AFE. Isso porque cada construto
teórico deve tratar de dimensões distintas do fenômeno estudado.
Para tanto, foi verificada a dimensionalidade de cada um dos construtos
abordados na pesquisa: imagem, endosso social, expectativa de valor, emoções e
107
crença de ter tomado a decisão correta. Como o preço baixo não foi tratado como
construto, não figurou neste tópico da análise.
De modo a rodar a AFE, foi utilizada a análise de componentes principais
como método de extração, e como método de rotação foi utilizado o direct oblimin,
por serem os mais adequados à pesquisa (MINGOTI, 2005). Sempre que a solução
fatorial apresentou mais de um fator, para definir o número de fatores, foi utilizado o
critério do Eigenvalue, ou seja, somente fatores que apresentaram eigenvalues
(quantidade de variância explicada por um fator) maiores que 1 foram considerados
como significantes (HAIR et al., 2009).
Antes de analisar a solução fatorial, é importante verificar se foi adequada
sua aplicação aos dados da pesquisa. Para tanto, são consideradas duas medidas:
a adequação da amostra de Kaiser-Meyer-Olkin - KMO e o Teste de Esfericidade de
Bartlett - TEB. O KMO indica a proporção da variância dos dados, que pode ser
considerada comum a todas as variáveis, e que varia de 0,000 a 1,000, sendo que,
quanto maior for proximidade de 1,000 (unidade), mais apropriada será a amostra à
aplicação da análise fatorial. É adequado aplicar a AFE ao conjunto de variáveis
caso a solução fatorial apresente um valor entre 0,500 e 1,000. Já o TEB verifica se
a matriz de correlação populacional não é uma identidade, o que pode ser
comprovado quando o resultado revelar um valor significativo (p<1%), uma vez que
esse tipo de matriz não é adequado à aplicação da AFE.
Após garantir que foi adequada a aplicação da AFE aos dados, deve-se
verificar a qualidade da solução fatorial, que é feita por meio de outras três medidas:
a variância explicada - VE), a comunalidade - Com e a carga fatorial - CF. A VE
indica o percentual que o fator consegue explicar do construto por meio da redução
dos dados, sendo que um mínimo adequado é de 50%. A comunalidade mensura o
quanto determinada variável compartilha de significado com as outras variáveis do
construto. Para essa medida, variáveis com comunalidades superiores a 0,400 são
consideradas adequadas. Por fim, a CF representa o quanto cada variável
compartilha de significado com o seu respectivo fator. Nesse caso também o valor
mínimo adequado é de 0,400. Além disso, caso a variável apresente uma CF muito
108
semelhante em dois fatores ou mais, ela deve ser eliminada para evitar-se o risco de
causar falta de validade discriminante entre eles (HAIR et al., 2009).
O Quadro 7 apresenta um resumo sobre os critérios para se verificar a
adequação da aplicação da AFE e da qualidade da solução fatorial encontrada.
Quadro 7 Critérios para adequação da solução fatorial e confiabilidade
Medida Parâmetro de aceitação
Kaiser-Meyer-Olkin - KMO > 0,500 (duas variáveis) ou >0,600 (três variáveis ou
mais)
Teste de Esfericidade de Bartlett - TEB Valor significativo inferior a 1%
Variância explicada - VE > 50%
Comunalidade (h²) > 0,400
Carga fatorial - CF > 0,400 (para somente um fator)
Fonte: MINGOTI (2005); MALHOTRA (2006); HAIR et al. (2009).
A Tabela 7 apresenta a solução fatorial para o construto Imagem, sendo
que foram encontrados nove fatores, denominados de: 1.1. Professores e qualidade
de ensino, 1.2. Status, 1.3. Reputação, tradição, reconhecimento, 1.4. Sucesso
profissional e pessoal, 1.5. Acessibilidade e localização, 1.6. Infraestrutura, 1.7.
Atividades extracurriculares, 1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento e
1.9. Permite a viabilização da graduação. Ela apresentou um KMO de 0,956, o TEB
foi de 56.349,23 (sig. < 1%), e a variância explicada foi de 71,66%.
Além disso, foi necessário eliminar as variáveis ―B4.5) Oferece material
didático incluído no valor da mensalidade‖ e ―B4.7) Oferece facilidade de
estacionamento‖, por não terem apresentado comunalidade superior a 0,400, e
outras 17 variáveis, por não terem apresentado carga fatorial superior a 0,400. São
elas: ―B4.33) É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com
os estudos‖, ―B4.34) Tem uma carga horária elevada no curso que escolhi‖, ―B4.35)
Possibilita que eu me forme rapidamente‖, ―B4.36) Tem uma boa organização
administrativa‖, ―B4.38) Tem uma maior integração com o mercado de trabalho‖,
―B4.39) Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais‖, ―B4.41) É bem
avaliada pelo MEC‖, ―B4.53) Promove festas, shows e outros eventos festivos‖,
―B4.55) É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes‖, ―B4.59) Oferece
109
excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking)‖, ―B4.61) É
jovem‖, ―B4.62) Tem um ambiente agradável‖, ―B4.63) Tem um ambiente informal‖,
―B4.64) Tem um ambiente acolhedor‖, ―B4.65) É uma das instituições que mais
cresce no setor educacional‖, ―B4.66) É de grande porte (ter muitos alunos)‖, ―B4.67)
Significa estar entre os melhores profissionais do mercado‖.
Tabela 7 Solução fatorial do construto Imagem
Fatores Variáveis VE Com. CF
1.1. Professores e qualidade de ensino
B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.
38,20%
0,811 0,897
B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino.
0,790 0,888
B4.28) Possui professores com boa didática. 0,784 0,873
B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores).
0,768 0,845
B4.24) Possui professores renomados no mercado. 0,749 0,757
B4.23) Possui professores com experiência de mercado.
0,729 0,733
B4.29) Permite aliar a teoria à prática. 0,626 0,607
B4.30) Tem excelente qualidade de ensino. 0,760 0,607
B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade. 0,649 0,440
1.2. Status
B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social.
6,59%
0,801 0,885
B4.58) É uma instituição chique. 0,783 0,830
B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram.
0,697 0,585
B4.54) É um lugar onde estudam as pessoas com quem eu quero conviver.
0,499 0,515
1.3. Reputação, tradição, reconhecimento
B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado.
6,09%
0,814 -0,747
B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho.
0,825 -0,731
B4.16) Tem boa reputação no mercado. 0,614 -0,726
B4.15) É uma das líderes no setor educacional. 0,751 -0,706
B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que se formam nela.
0,702 -0,699
B4.11) Tem tradição no setor educacional. 0,742 -0,688
1.4. Sucesso profissional e pessoal
B4.70) Significa melhoria na minha vida.
4,68%
0,824 -0,929
B4.71) Representa a possibilidade de se conseguir um bom emprego.
0,842 -0,883
B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional.
0,833 -0,876
B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho.
0,761 -0,738
B4.68) Representa a realização de um sonho para mim.
0,604 -0,731
110
1.5. Acessibilidade e localização
B4.10) Fica em local de fácil acesso.
4,21%
0,719 0,822
B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade.
0,618 0,773
B4.6) Fica perto da minha casa. 0,450 0,666
B4.8) Fica perto do meu trabalho. 0,502 0,615
1.6. Infraestrutura
B4.3) Tem instalações com boa aparência.
3,68%
0,855 0,940
B4.2) Possui instalações modernas. 0,865 0,924
B4.1) Possui boa infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca).
0,790 0,818
B4.4) Possui instalações amplas. 0,730 0,816
B4.60) É moderna. 0,608 0,464
1.7. Atividades extracurriculares
B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas.
3,02%
0,783 -0,818
B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária.
0,747 -0,790
B4.50) Oferece programa de orientação de carreira. 0,707 -0,780
B4.49) Possibilita a realização de bons estágios. 0,630 -0,604
1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento
B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades. 2,71%
0,792 0,888
B4.21) Oferece financiamento das mensalidades. 0,770 0,856
1.9. Permite a viabilização da graduação
B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi.
2,48%
0,605 0,739
B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários. 0,620 0,628
B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho
0,550 0,557
Fonte: dados da pesquisa.
Observação: Método de extração – componentes principais; Método de
rotação – oblimin com normalização de Kaiser; rotação convergiu em 14 interações.
A segunda solução fatorial encontrada foi para o construto Endosso social.
Ela apresentou um KMO de 0,838, o TEB foi de 4.123,15 (sig. < 1%) e a variância
explicada foi de 56,64%, sendo que foi necessária a retirada da variável ―B4.42) Foi
indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc) e/ou amigos‖ , por ter
apresentado comunalidade inferior a 0,400. A Tabela 8 exibe a carga fatorial e a
comunalidade das variáveis que permaneceram na análise.
Tabela 8 Solução fatorial do construto Endosso Social
Variáveis Com. CF
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição. 0,606 0,778
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam. 0,601 0,775
B4.46) É onde os meus amigos estudam. 0,587 0,766
111
B4.47) É onde os meus parentes estudam. 0,580 0,761
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho. 0,564 0,751
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição. 0,460 0,678
Fonte: dados da pesquisa.
Observação: Método de extração – componentes principais.
A terceira solução fatorial encontrada foi para o construto Expectativa de
Valor, que trata dos benefícios esperados pelos estudantes quando comparados aos
custos totais previstos (VELUDO-DE-OLIVEIRA; IKEDA, 2006; LOPES; PEREIRA;
VIEIRA, 2009). Tal conceito foi mais bem detalhado na fundamentação teórica
constante da seção 5.
Essa solução fatorial apresentou um KMO de 0,500, o TEB foi de 339,37
(sig. < 1%) e a variância explicada foi de 70,62%. A Tabela 9 exibe a carga fatorial e
a comunalidade das variáveis.
Tabela 9 Solução fatorial do construto Expectativa de valor
Variáveis Com. CF
B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício. 0,706 0,840
B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão. 0, 706 0,840
Fonte: dados da pesquisa.
A quarta solução fatorial encontrada foi para o construto Emoções, que
apresentou a existência de dois fatores: Emoções positivas e Emoções negativas.
Ela apresentou um KMO de 0,861, o TEB foi de 13.142,92 (sig. < 1%), e a variância
explicada foi de 77,94%. A Tabela 10 exibe a carga fatorial e a comunalidade das
variáveis. Solução fatorial do construto Emoções
Tabela 10 Solução fatorial do construto Emoções
Fatores Variáveis VE Com. CF
Emoções
positivas
B4.76) Fez-me sentir confiante.
47,49%
0,884 0,938
B4.74) Fez-me sentir orgulhoso. 0,840 0,918
B4.73) Fez-me sentir feliz. 0,835 0,914
B4.75) Fez-me sentir tranquilo. 0,797 0,890
112
B4.77) Fez-me sentir entusiasmado. 0,772 0,879
Emoções
negativas
B4.80) Fez-me sentir inseguro.
30,45%
0,843 0,913
B4.81) Fez-me sentir com medo. 0,811 0,898
B4.78) Fez-me sentir triste. 0,662 0,786
B4.79) Fez-me sentir ansioso. 0,571 0,746
Fonte: dados da pesquisa.
A quinta solução fatorial encontrada foi para o construto Crença de ter
tomado a decisão correta, que apresentou um KMO de 0,833, o TEB foi de
4.460,90 (sig. < 1%), e a variância explicada foi de 65,81%. A Tabela 11 exibe a
carga fatorial e a comunalidade das variáveis.
113
Tabela 11 Solução fatorial do construto Crença de ter tomado a decisão correta
Variáveis Com. CF
B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.
0,712 0,844
B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.
0,711 0,843
B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.
0,688 0,829
B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que estudo atualmente.
0,598 0,773
B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.
0,582 0,763
Fonte: dados da pesquisa.
8.5 Método de equações estruturais
Após a verificação da dimensionalidade dos construtos da pesquisa, foi
dado prosseguimento à análise com a utilização do Método de Equações Estruturais
- MEE. Tal metodologia apresenta algumas vantagens, como: (1) estudar modelos
mais complexos com relações de dependência simultâneas; (2) permitir a utilização
de variáveis não observáveis (construtos), mais adequadas para mensuração de
conceitos complexos; e (3) levar em conta o erro de mensuração (HAENLEIN,
KAPLAN, 2004; MACKENZIE, 2001). Tais vantagens levaram à adoção do método
para testar o modelo proposto nesta pesquisa, uma vez que ele apresenta diversas
relações de dependência, e vários conceitos foram operacionalizados como
construtos.
Antes de se aprofundar na análise, é importante esclarecer algumas
denominações utilizadas no MEE: construtos exógenos x construtos endógenos,
construtos reflexivos x construtos formativos e construtos de primeira ordem x
construtos de segunda ordem.
Usualmente, em análises estatísticas, as variáveis que são explicativas
em algum tipo de relação são denominadas de independentes. Já as variáveis
explicadas são denominadas de dependentes. Entretanto, no MEE as variáveis ou
114
construtos são denominados de exógenos ou endógenos, uma vez que diversas
relações, sejam de dependência ou independência, são testadas num mesmo
modelo. Dessa forma, as variáveis/construtos exógenas são as que apresentam um
impacto hipotético em alguma outra variável/construto, enquanto as
variáveis/construtos endógenas são aquelas hipoteticamente explicadas por outras
variáveis/construtos. Além disso, vale ressaltar que um mesmo construto/variável
pode ser exógeno e endógeno ao mesmo tempo, em equações diferentes (BREI,
LIBERALI NETO, 2006).
Como na pesquisa em questão foram utilizados construtos, deve-se
clarificar o que são construtos de primeira ordem e construtos de segunda ordem.
Tais nomenclaturas são mais bem compreendidas ao se falar da sua
unidimensionalidade ou não. Isso porque, caso um construto apresente mais de uma
dimensão, como foi o caso da Imagem e das Emoções, eles são considerados
construtos de segunda ordem. Assim, as dimensões encontradas na AFE são os
construtos de primeira ordem mensurados por meio de variáveis, enquanto os
construtos de segunda ordem são mensurados pelos de primeira ordem (HAIR et al.,
2012; HENSELER, RINGLE, SINKOVICS, 2009).
Ao se trabalhar com construtos, deve-se também esclarecer as diferenças
entre as denominações: construtos reflexivos versus construtos formativos. No caso
dos construtos reflexivos, suas variações causam variações nas variáveis que o
compõem. Tal divisão em variáveis é uma forma apenas de entender melhor o
conceito, pois isso não é possível na realidade, e elas são altamente
correlacionadas. Já os construtos formativos são uma composição de múltiplas
medidas, sendo que mudanças nos itens causam mudanças nos construtos. É
importante identificar qual tipo de classificação os construtos a serem trabalhados na
pesquisa se identificam mais, de modo a evitar problemas posteriores (PETTER,
STRAUB, RAI, 2007).
Na pesquisa em questão, todos os construtos se encaixam no conceito de
reflexivos, com exceção apenas do construto de segunda ordem, denominado
Imagem, que foi tratado como um construto formativo.
115
No MEE existem dois grandes métodos usados para estimar os
parâmetros, aqueles baseados na matriz de covariância, como o método da máxima
verossimilhança, e aqueles que são baseados na variância, como o Partial Least
Square - PLS (HAENLEIN e KAPLAN, 2004). Apesar de o primeiro método ser o
mais tradicional, ele é mais exigente quanto à normalidade dos dados e ao tamanho
da amostra. De acordo com Henseler, Ringle, e Sinkovics (2009), o PLS apresenta
algumas vantagens em relação ao primeiro, como a não exigência da normalidade,
não levar a problemas de mensuração ou a resultados impróprios ou não
convergentes.
Como os dados da pesquisa em questão não apresentam uma distribuição
normal, e a rede de relações a serem testadas é complexa, optou-se por utilizar o
PLS como método de estimação dos parâmetros do modelo, por meio do software
SmartPLS (RINGLE, WENDE, WILL, 2005). Isso porque, caso se adotasse o método
denominado Generalized least square - GLS, que utiliza como base a matriz de
covariância, seriam necessários aproximadamente 3.750 entrevistados, uma vez
que, na ausência de normalidade, Hair et al. (2009) afirmam que são necessários no
mínimo 15 entrevistados para que cada parâmetro seja estimado. O modelo
proposto apresenta mais de 250 parâmetros a serem estimados e, dessa forma, a
amostra de 1830 não seria suficiente.
Já para aplicação do PLS, a amostra coletada era mais que suficiente.
Isso porque, de acordo com Chin (1998), a amostra deve possuir de 5 a 10 vezes o
número de indicadores do construto com maior número de indicadores. Na presente
pesquisa, o construto com o maior número de indicadores é a Imagem, composto de
9 indicadores. Assim, para um adequado teste do modelo, é necessário um mínimo
de 45 a 90 respondentes. Como a amostra é quase 20 vezes superior ao mínimo,
pode-se considerar adequada a aplicação do método de estimação PLS para os
dados coletados.
Ao aplicar o MEE, dois modelos são testados: o modelo de mensuração e
o modelo estrutural, sendo que no PLS-SEM (Partial Least Square) esses dois
modelos são denominados de Outer Model e Inner Path Model, respectivamente.
116
O Outer Model pode ser também denominado de Análise Fatorial
Confirmatória - AFC. Ele é utilizado para garantir que os construtos reflexivos
utilizados na pesquisa são medidas válidas e confiáveis. Dessa forma, por meio
dessa análise, são verificadas a validade convergente, a validade discriminante e a
confiabilidade dos construtos reflexivos da pesquisa (HAIR et al., 2009).
No caso de construtos formativos, a verificação da qualidade da
mensuração é mais complicada. Henseler, Ringle, Sinkovics (2009) recomendam a
verificação da validade convergente e também se não existem problemas de
multicolinearidade.
A validade convergente garante se os indicadores de um construto estão
suficientemente correlacionados para medir o conceito latente (MALHOTRA, 2006) e
a validade discriminante verifica se os construtos medem efetivamente diferentes
aspectos do fenômeno de interesse (TABACHINICK, FIDEL, 2001). Já a confiabilidade
revela a consistência das medidas em mensurar o conceito que pretendem medir
(HAIR et al., 2009).
Por fim, no caso de construtos formativos, é necessária a verificação da
existência de multicolinearidade entre as variáveis, uma vez que, se duas variáveis
estão altamente correlacionadas, uma pode abafar o efeito da outra na formação do
construto (PETTER, STRAUB e RAI, 2007).
A fim de testar a validade convergente dos construtos, foram utilizados
dois critérios. O primeiro é comum tanto aos construtos formativos quanto reflexivos,
que é o método proposto por Bagozzi, Yi e Philips (1991). De acordo com o critério
de Bagozzi, Yi e Philips (1991), um construto apresenta validade convergente caso a
significância das suas cargas padronizadas (loadings, no caso de construtos
reflexivos, e weights, no caso de construtos formativos), decorrentes do modelo de
equações estruturais, seja inferior a 1%, por meio de testes t unicaudais, onde o t
crítico corresponde a 2,236 ( =0,01). Adotou-se a significância de 1% devido ao
tamanho elevado da amostra utilizada.
Já o critério proposto por Fornell e Larcker (1981) é adequado somente
para construtos reflexivos. Ele garante tal validade caso a Variância Média Extraída -
AVE, que indica o percentual médio de variância compartilhada entre o construto
117
latente e seus indicadores e varia de 0% a 100% (HAIR et al., 2009), seja superior a
50% (TABACHINICK, FIDEL, 2001; HENSELER, RINGLE, SINKOVICS, 2009), ou
40% no caso de pesquisas exploratórias (NUNNALY e BERNSTEIN, 1994).
Com o fito de testar a validade discriminante, foi utilizado primeiramente o
método proposto por Fornell e Larcker (1981). Para que os construtos apresentem
validade discriminante, a correlação elevada ao quadrado de todos os pares de
construtos do modelo devem ser inferiores às AVEs dos construtos comparados. Foi
utilizado também o método do cross-loadings ou cargas cruzadas, que indicam a
correlação das variáveis com todos os construtos do modelo. Nesse caso, para que
um construto tenha validade discriminante, as suas variáveis devem nele apresentar
uma carga superior, comparada às suas cargas nos outros construtos (HENSELER,
RINGLE e SINKOVICS, 2009). Quando um modelo apresenta variável com cargas
superiores em outros construtos, comparadas com o construto que ela pretende
mensurar, tal variável deve ser revista (CHIN, 1998; GÖTZ et al., 2009).
Vale ressaltar que esses testes são adequados apenas a construtos
reflexivos, e que não existem testes de validade discriminante para construtos
formativos (HENSELER, RINGLE e SINKOVICS, 2009).
Para verificar a confiabilidade dos construtos reflexivos, foram também
utilizadas duas medidas: a Confiabilidade Composta - CC ou o Alfa de Cronbach
- AC. Ambos variam de 0% a 100%, sendo que quanto mais próximos de 100%,
maior a confiabilidade da escala. A CC verifica o quanto da variância dos construtos
é livre de erros aleatórios (HAIR et al., 2009), enquanto o AC representa a proporção
da variância total da escala que é atribuída ao verdadeiro score do construto latente
que está sendo mensurado (NETEMEYER, BEARDEN e SHARMA, 2003). De
acordo com Hair et al. (2009), elas devem apresentar um valor superior a 70%, ou
de 60% no caso de pesquisas exploratórias (TABACHINICK e FIDEL, 2001). Vale
ressaltar também que a CC é mais fidedigna do que o AC, pois considera que as
variáveis possuem pesos diferentes (HENSELER, RINGLE e SINKOVICS, 2009).
No caso dos construtos formativos, além da validade convergente, foi
verificada a existência de multicolinearidade entre as variáveis por meio da medida
118
VIF. De acordo com Diamantopoulos e Siguaw (2006), caso o valor do VIF seja
superior a 3,3, podem existir problemas de multicolinearidade com as variáveis.
Após garantir que os construtos reflexivos possuem validade convergente,
discriminante e confiabilidade, e os construtos formativos possuem validade
convergente e inexistência de multicolinearidade, será avaliado o Inner Path Model,
utilizado para verificar a validade nomológica (HUNT, 2002; HAIR et al., 2009).
A validade nomológica é atestada por meio de quatro medidas: do R²
dos construtos endógenos e da significância, magnitude e sentido das cargas da
regressão.
O R² representa o percentual das variações dos construtos endógenos,
que são explicadas pelos construtos exógenos. Ele varia de 0% a 100% e, quanto
mais próximo de 100%, maior o poder de explicação.
As cargas variam de -1 a 1 e, quanto mais próximas dos extremos, maior
o seu impacto. Para testar a significância das cargas, é utilizado o procedimento
bootstrapping que, segundo Henseler, Ringle, Sinkovics (2009) revelam, por meio
dele cada relação testada apresenta um valor t que deve ter uma significância
inferior a 2,36 ( =0,01) para apresentar um impacto estatisticamente significativo
(ANDERSON, SWEENEY e WILLIAMS, 2009).
Por fim, deve-se avaliar se a carga foi positiva ou negativa. Henseler,
Ringle, Sinkovics (2009) ressaltam que caminhos que possuem um sinal algébrico
contrário ao esperado levam à rejeição da hipótese testada.
Além de testar as hipóteses, é importante também avaliar o ajuste do
modelo. Para tanto são utilizadas duas medidas: o Goodness of fit (GoF), com base
na fórmula proposta por Amato et al. (2004) e o Stone-Geisser‘s Q² (Q²).
O GoF é calculado da seguinte forma: deve-se tomar a média das AVEs
dos construtos e a média dos R² do modelo e, ao final, deve-se realizar uma média
geométrica das duas médias. Ele varia de 0% a 100%, não havendo ainda valores
de corte para considerar um ajuste como bom ou ruim, mas quanto mais próximo de
100% melhor o ajuste.
Já o Q² reflete se o modelo foi capaz de predizer adequadamente os
construtos endógenos. Ele deve ser superior a zero (HAIR, RINGLE, SARSTEDT,
119
2011), e Henseler, Ringle, Sinkovics (2009) enunciam que um Q² de 0,02, 0,15 e
0,35 apresentam uma relevância preditiva pequena, média ou grande
respectivamente.
No caso desta pesquisa, os construtos Imagem e Emoções foram
considerados como de segunda ordem. O primeiro, composto de nove dimensões, e
o segundo, de duas dimensões. Entretanto, o software utilizado para testar o modelo
proposto (SmartPLS) não comporta o teste de construtos de segunda ordem.
Para tanto, Wilson e Henseler (2007) propõem a utilização de um método
denominado de dois passos (The Two-step approach). Ele consiste em rodar o Outer
Model utilizando somente os construtos de primeira ordem e, após garantir que eles
são válidos e confiáveis, são transformados em variáveis, utilizando a seguinte
fórmula:
X X
Construto de primeira ordem (variável) X = (Σ (L * E)) / ((Σ L))
i=1 i=1
L = Carga estrutural padronizada da variável no construto
E = Nota de concordância /discordância atribuída pelo entrevistado
X = Número de variáveis que irão compor o índice
Com base nos construtos transformados em variáveis, um novo teste do
modelo é feito considerando nesse momento os construtos de segunda ordem. É
necessário também garantir a validade e confiabilidade dos construtos de segunda
ordem reflexivos ou a validade e ausência de multicolinearidade no caso dos
construtos formativos, para então prosseguir com o Inner Path Model. Abaixo são
apresentados os resultados para o modelo proposto, separando o Outer Model e o
Inner Path Model.
120
8.5.1 Outer Model - Validade convergente, discriminante, confiabilidade e multicolinearidade
Primeiramente, verificou-se a validade convergente, discriminante e
confiabilidade dos construtos de primeira ordem, que eram todos reflexivos. Após
garantir que são válidos e confiáveis, os construtos de primeira ordem que compõem
os construtos de segunda ordem Imagem e Emoções foram transformados em
variáveis para então testar o seu Outer Model.
8.5.1.1 Construtos de primeira ordem
A Tabela 12 apresenta o resultado da validade convergente com base no
método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) para as variáveis referentes aos construtos de
primeira ordem do modelo.
A significância das cargas (loadings) de todas as variáveis foram inferiores
a 1%, o que indica que elas apresentam validade convergente com seus respectivos
construtos. Além disso, foi possível observar que elas são positivas e estão entre
0,517 e 0,941, indicando grande relação com o próprio construto.
Tabela 12 Avaliação da validade convergente dos construtos de primeira ordem
do modelo com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) –
amostra total
Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.
1.1. Professores e qualidade de
ensino
B4.23) Possui professores com experiência de mercado.
0,821 0,821 0,014 0,014 60,04 0,0%
B4.24) Possui professores renomados no mercado.
0,851 0,852 0,010 0,010 86,21 0,0%
B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.
0,879 0,879 0,009 0,009 95,54 0,0%
B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino.
0,867 0,867 0,010 0,010 85,01 0,0%
B4.27) Possui professores com boa 0,862 0,862 0,010 0,010 89,30 0,0%
121
Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.
titulação (mestres e doutores).
B4.28) Possui professores com boa didática.
0,860 0,860 0,009 0,009 99,21 0,0%
B4.29) Permite aliar a teoria à prática.
0,786 0,786 0,012 0,012 64,86 0,0%
B4.30) Tem excelente qualidade de ensino.
0,870 0,870 0,009 0,009 96,98 0,0%
B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade.
0,786 0,786 0,014 0,014 54,77 0,0%
1.2. Status
B4.54) É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam.
0,733 0,732 0,014 0,014 53,70 0,0%
B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram.
0,841 0,841 0,008 0,008 101,52 0,0%
B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social.
0,844 0,844 0,010 0,010 88,75 0,0%
B4.58) É uma instituição chique. 0,839 0,838 0,009 0,009 94,67 0,0%
1.3. Reputação, tradição,
reconhecimento
B4.11) Tem tradição no setor educacional.
0,848 0,849 0,011 0,011 79,46 0,0%
B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado.
0,902 0,902 0,006 0,006 141,62 0,0%
B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho.
0,914 0,915 0,005 0,005 172,83 0,0%
B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que formam nela.
0,820 0,820 0,011 0,011 75,18 0,0%
B4.15) É uma das líderes no setor educacional.
0,869 0,870 0,009 0,009 99,99 0,0%
B4.16) Tem boa reputação no mercado.
0,771 0,787 0,100 0,100 7,73 0,0%
1.4. Sucesso profissional e
pessoal
B4.68) Representa a realização de um sonho para mim.
0,757 0,757 0,014 0,014 53,10 0,0%
B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho.
0,873 0,872 0,009 0,009 102,39 0,0%
B4.70) Significa melhoria na minha vida.
0,896 0,896 0,007 0,007 124,83 0,0%
B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego.
0,912 0,912 0,006 0,006 141,95 0,0%
B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional.
0,907 0,906 0,006 0,006 151,55 0,0%
1.5. Acessibilidade e
localização
B4.6) Fica perto da minha casa. 0,684 0,684 0,022 0,022 31,67 0,0%
B4.8) Fica perto do meu trabalho. 0,662 0,663 0,026 0,026 25,55 0,0%
B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade.
0,758 0,756 0,019 0,019 40,95 0,0%
B4.10) Fica em local de fácil acesso. 0,818 0,817 0,015 0,015 53,34 0,0%
1.6. Infraestrutura
B4.1) Possui boa infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca).
0,876 0,876 0,008 0,008 104,81 0,0%
B4.2) Possui instalações modernas. 0,919 0,919 0,005 0,005 193,07 0,0%
B4.3) Tem instalações com boa aparência.
0,906 0,906 0,006 0,006 158,28 0,0%
B4.4) Possui instalações amplas. 0,840 0,839 0,011 0,011 78,98 0,0%
122
Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.
B4.60) É moderna. 0,752 0,752 0,013 0,013 56,00 0,0%
1.7. Atividades extracurriculares
B4.49) Possibilita a realização de bons estágios.
0,811 0,810 0,010 0,010 77,69 0,0%
B4.50) Oferece programa de orientação de carreira.
0,848 0,847 0,011 0,011 79,45 0,0%
B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas.
0,873 0,873 0,008 0,008 112,44 0,0%
B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária.
0,852 0,852 0,009 0,009 92,53 0,0%
1.8. Ofertas de bolsas,
descontos ou financiamento
B4.21) Oferece financiamento das mensalidades.
0,873 0,873 0,012 0,012 70,13 0,0%
B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades.
0,905 0,905 0,008 0,008 107,76 0,0%
1.9. Permite a viabilização da
graduação
B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho.
0,780 0,778 0,022 0,022 34,85 0,0%
B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi.
0,517 0,516 0,048 0,048 10,73 0,0%
B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários.
0,846 0,846 0,011 0,011 79,15 0,0%
2. Endosso social
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho.
0,738 0,737 0,015 0,015 50,48 0,0%
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição.
0,767 0,767 0,014 0,014 56,59 0,0%
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição.
0,725 0,724 0,014 0,014 52,73 0,0%
B4.46) É onde os meus amigos estudam.
0,782 0,782 0,011 0,011 70,36 0,0%
B4.47) É onde os meus parentes estudam.
0,752 0,753 0,015 0,015 49,99 0,0%
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam.
0,741 0,741 0,017 0,017 44,15 0,0%
3. Expectativa de Valor
B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.
0,761 0,759 0,016 0,016 46,98 0,0%
B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão.
0,905 0,905 0,007 0,007 139,08 0,0%
4. Preço baixo B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade.
- - - - - -
5.1. Emoções positivas
B4.73) Fez-me sentir feliz. 0,914 0,914 0,007 0,007 138,51 0,0%
B4.74) Fez-me sentir orgulhoso. 0,917 0,917 0,007 0,007 125,98 0,0%
B4.75) Fez-me sentir tranquilo. 0,896 0,896 0,008 0,008 106,78 0,0%
B4.76) Fez-me sentir confiante. 0,941 0,941 0,004 0,004 219,96 0,0%
B4.77) Fez-me sentir entusiasmado. 0,878 0,878 0,012 0,012 75,41 0,0%
5.2.Emoções negativas
B4.78) Fez-me sentir triste. 0,883 0,881 0,010 0,010 86,63 0,0%
B4.79) Fez-me sentir ansioso. 0,571 0,576 0,033 0,033 17,32 0,0%
123
Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.
B4.80) Fez-me sentir inseguro. 0,907 0,907 0,008 0,008 111,99 0,0%
B4.81) Fez-me sentir com medo. 0,893 0,893 0,009 0,009 95,13 0,0%
6. Crença de ter tomado a
decisão correta
B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.
0,782 0,781 0,012 0,012 63,11 0,0%
B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.
0,837 0,836 0,010 0,010 80,25 0,0%
B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção..
0,850 0,850 0,008 0,008 103,52 0,0%
B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.
0,826 0,827 0,011 0,011 77,81 0,0%
B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES que eu estudo atualmente.
0,753 0,752 0,015 0,015 50,98 0,0%
Observações: a) Amostra: é o peso padronizado obtido para amostra completa; b) Pop.: é o peso médio obtido na população; c) Desv.: é o desvio padrão da estimativa; d) Erro: é o erro estimado da estimativa; e) Valor T: é a razão entre o peso não padronizado pelo seu erro padrão.
Fonte: dados da pesquisa.
Já a Tabela 13 apresenta o teste da validade convergente dos construtos
com base no critério de Fornell e Larcker (1981). Foi possível com base nesse
critério também atestar sua validade convergente, uma vez que todas as AVEs são
superiores a 50%.
124
Tabela 13 Avaliação da AVE dos construtos de primeira ordem do modelo –
amostra total
Construtos AVE
1.1. Professores e qual. de ensino 71%
1.2. Status 67%
1.3. Rep., tradição, reconhecimento 73%
1.4. Sucesso profissional e pessoal 76%
1.5. Acessibilidade e localização 54%
1.6. Infraestrutura 74%
1.7. Atividades extracurriculares 72%
1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento 79%
1.9. Permite a viabilização da graduação 53%
2. Endosso social 56%
3. Expectativa de valor 70%
4. Preço baixo -
5.1. Emoções positivas 83%
5.2. Emoções negativas 68%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 66%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 14 apresenta os resultados para avaliar a validade discriminante
entre os construtos com base no critério de Fornell e Larcker (1981).
125
Tabela 14 Avaliação da validade discriminante dos construtos de primeira ordem com base no método de Fornell e
Larcker (1981) – amostra total
Construtos 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2. 3. 4. 5.1 5.2 6.
1.1. Professores e qual. de ensino 71%
1.2. Status 16% 67%
1.3. Rep., tradição, reconhecimento 47% 24% 73%
1.4. Sucesso profissional e pessoal 36% 18% 35% 76%
1.5. Acessibilidade e localização 4% 3% 3% 4% 54%
1.6. Infraestrutura 36% 26% 40% 26% 2% 74%
1.7. Atividades extracurriculares 35% 30% 34% 28% 4% 32% 72%
1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento
8% 2% 1% 6% 4% 4% 5% 79%
1.9. Permite a viabilização da graduação
12% 16% 8% 10% 9% 12% 19% 7% 53%
2. Endosso social 1% 25% 5% 2% 3% 3% 10% 0% 10% 56%
3. Expectativa de valor 5% 3% 2% 2% 9% 3% 5% 10% 14% 3% 70%
4. Preço baixo 0% 1% 0% 0% 8% 0% 1% 13% 13% 3% 48% -
5.1. Emoções positivas 30% 18% 25% 56% 4% 23% 24% 6% 11% 3% 5% 1% 83%
5.2. Emoções negativas 4% 1% 1% 3% 1% 1% 0% 0% 1% 7% 0% 2% 2% 68%
6. Crença de ter tomado a decisão correta
23% 12% 34% 21% 2% 24% 19% 0% 5% 3% 2% 0% 15% 1% 66%
OBS: Os valores na diagonal principal correspondem à variância média extraída dos construtos. Os valores abaixo da diagonal correspondem ao quadrado do coeficiente de correlação entre os valores fatoriais da amostra, estimados no PLS.
Fonte: dados da pesquisa.
126
A validade discriminante foi observada para todos os pares de
construtos do modelo, uma vez que a correlação ao quadrado é menor que a AVE
de ambos os construtos.
A Tabela 15 apresenta a confiabilidade dos construtos de primeira
ordem por meio da Confiabilidade composta e do Alfa de Cronbach.
Tabela 15 Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem –
amostra total
Construtos Confiabilidade
composta Alfa de Cronbach
1.1. Professores e qual. de ensino 96% 95%
1.2. Status 89% 83%
1.3. Rep., tradição, reconhecimento 94% 93%
1.4. Sucesso profissional e pessoal 94% 92%
1.5. Acessibilidade e localização 82% 71%
1.6. Infraestrutura 93% 91%
1.7. Atividades extracurriculares 91% 87%
1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento 88% 74%
1.9. Permite a viabilização da graduação 76% 55%
2. Endosso social 89% 85%
3. Expectativa de valor 87% 78%
4. Preço baixo - -
5.1. Emoções positivas 83% 96%
5.2. Emoções negativas 68% 89%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 66% 91%
Fonte: dados da pesquisa.
Os resultados obtidos mostram que todos os construtos de primeira
ordem apresentaram Confiabilidade composta e Alfa de Cronbach acima dos
limites aceitáveis (que são de 60%), com exceção apenas do construto 1.9.
Permite a viabilização da graduação, que apresentou um alfa de 55%. Entretanto,
a Confiabilidade composta é uma medida mais fidedigna do que o Alfa de
Cronbach, pois considera que as variáveis possuem pesos diferentes. Dessa
forma, foi possível considerar que todos os construtos de primeira ordem
apresentaram confiabilidade adequada (HENSELER; RINGLE; SINKOVICS,
2009).
127
8.5.1.2 Construtos de segunda ordem
Os construtos de primeira ordem, referentes aos construtos de segunda
ordem Imagem e Emoções foram então transformados em variáveis após garant ir
que possuíam validade e confiabilidade, conforme sugerem Wilson e Henseler
(2007). Foi então realizado um novo teste do modelo, agora incluindo os
construtos de segunda ordem.
A Tabela 16 apresenta o resultado da validade convergente com base
no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) para os construtos de segunda ordem
do modelo Imagem (formativo) e Emoções (reflexivo).
Observa-se que todas as variáveis apresentam validade convergente
com o construto, uma vez que as significâncias são inferiores a 1%. Vale
ressaltar que, no caso da variável Emoções Negativas, foi necessária invertê-la,
uma vez que ela apresentava sinal contrário à outra variável, o que não é
adequado num construto reflexivo. Já no caso do construto Imagem, foi
necessária a eliminação da variável 1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou
financiamento, pois apresentou uma significância superior a 1%, o que indica que
não possui validade convergente com o construto.
No caso do construto Imagem, a variável que apresentou a maior carga
foi a 1.4. Sucesso profissional e pessoal (0,449), e a variável que apresentou a
menor carga foi a 1.9. Permite a viabilização da graduação (0,083). As cargas
apresentam magnitude menor por se tratar de um construto formativo.
Já no caso do construto Emoções, as Emoções positivas apresentaram
uma carga bem superior às Emoções negativas (0,991 e 0,244, respectivamente).
128
Tabela 16 Avaliação da validade convergente do construto de segunda ordem
com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra total
Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.
1. Imagem (formativo)
1.1. Professores e qual. de ensino
0,095 0,093 0,036 0,036 2,624 0,4%
1.2. Status 0,125 0,127 0,028 0,028 4,484 0,0%
1.3. Rep., tradição, reconhecimento
0,284 0,285 0,034 0,034 8,253 0,0%
1.4. Sucesso profissional e pessoal
0,449 0,444 0,029 0,029 15,399 0,0%
1.5. Acessibilidade e localização
0,072 0,072 0,021 0,021 3,380 0,0%
1.6. Infraestrutura 0,127 0,128 0,033 0,033 3,827 0,0%
1.7. Atividades extracurriculares
0,089 0,090 0,028 0,028 3,146 0,1%
1.9. Permite a viabilização da graduação
0,083 0,084 0,029 0,029 2,910 0,2%
5. Emoções (reflexivo)
5.1. Emoções positivas 0,991 0,990 0,005 0,005 188,312 0,0%
5.2. Emoções negativas (invertida)
0,244 0,245 0,055 0,055 4,418 0,0%
Fonte: dados da pesquisa.
Observações: a) Amostra: é o peso padronizado obtido para amostra completa; b) Pop.: é o peso
médio obtido na população; c) Desv.: é o desvio padrão da estimativa; d) Erro: é o erro estimado da
estimativa; e) Valor T: é a razão entre o peso não padronizado pelo seu erro padrão.
A validade convergente também foi atestada com base no critério de
Fornell e Larcker (1981) para o construto Emoções, uma vez que a sua AVE foi
de 52%. Tal teste não foi realizado para o construto Imagem, pois este é
formativo.
A validade discriminante foi testada com base no critério de Fornell e
Larcker (1981), conforme descrito anteriormente, e os resultados estão na Tabela
17.
129
Tabela 17 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem
com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra total
Construtos 1. 2. 3. 4. 5. 6.
1. Imagem -
2. Endosso social 10% 55%
3. Expectativa de valor 5% 2% 70%
4. Preço baixo 1% 2% 62% -
5. Emoções 51% 2% 4% 1% 52%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 34% 4% 1% 0% 16% 66%
OBS: Os valores na diagonal principal correspondem à variância média extraída dos construtos. Os valores abaixo da diagonal correspondem ao quadrado do coeficiente de correlação entre os valores fatoriais da amostra, estimados no PLS.
Fonte: dados da pesquisa.
Verifica-se que todas as correlações ao quadrado entre os pares de
construtos são menores do que as AVEs. Conforme demonstrado na Tabela 18,
verificou-se também a validade discriminante por meio do cross-loading. Apesar
de a Imagem ser um construto formativo, o que significa que o peso das suas
variáveis é dado pelos weights e não pelos loadings, suas variáveis foram
incluídas na análise com o devido cuidado na leitura dos resultados.
Tabela 18 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem
com base nos cross-loadings – amostra total
Variáveis
1. Im
ag
em
2. E
nd
os
so
so
cia
l
3. E
xp
ecta
tiva
de V
alo
r
4. P
reço
baix
o
5. E
mo
çõ
es
6. C
ren
ça d
e t
er
tom
ad
o a
decis
ão
co
rreta
1.1. Professores e qual. de ensino 0,765 0,126 0,190 0,057 0,548 0,470
1.2. Status 0,638 0,499 0,153 0,112 0,381 0,337
1.3. Rep., tradição, reconhecimento 0,834 0,239 0,085 -0,059 0,496 0,580
1.4. Sucesso profissional e pessoal 0,871 0,165 0,146 0,050 0,751 0,455
1.5. Acessibilidade e localização 0,300 0,182 0,302 0,286 0,175 0,128
1.6. Infraestrutura 0,734 0,197 0,142 0,024 0,470 0,493
1.7. Atividades extracurriculares 0,735 0,318 0,195 0,089 0,479 0,430
1.9. Permite a viabilização da graduação
0,474 0,328 0,373 0,360 0,292 0,214
130
Variáveis
1. Im
ag
em
2. E
nd
os
so
so
cia
l
3. E
xp
ecta
tiva
de V
alo
r
4. P
reço
baix
o
5. E
mo
çõ
es
6. C
ren
ça d
e t
er
tom
ad
o a
decis
ão
co
rreta
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho.
0,223 0,723 0,143 0,143 0,141 0,101
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição.
0,192 0,751 0,140 0,158 0,063 0,103
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição.
0,311 0,793 0,044 -0,013 0,160 0,248
B4.46) É onde os meus amigos estudam.
0,225 0,779 0,145 0,130 0,109 0,125
B4.47) É onde os meus parentes estudam.
0,194 0,723 0,148 0,157 0,050 0,123
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam.
0,152 0,682 0,172 0,209 0,048 0,022
B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.
0,317 0,156 0,761 0,453 0,248 0,197
B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão.
0,094 0,118 0,905 0,805 0,115 -0,011
B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade.
0,087 0,141 0,785 1,000 0,094 -0,017
5.1. Emoções positivas. 0,725 0,180 0,208 0,113 0,991 0,392
5.2. Emoções negativas (invertida). 0,072 -0,235 -0,036 -0,114 0,244 0,084
B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.
0,491 0,120 0,020 -0,067 0,360 0,780
B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.
0,445 0,163 0,088 0,026 0,298 0,836
B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.
0,536 0,162 0,017 -0,088 0,347 0,847
B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.
0,440 0,156 0,111 0,039 0,286 0,828
B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que eu estudo atualmente.
0,435 0,177 0,130 0,051 0,294 0,757
Fonte: dados da pesquisa.
131
Com base nesse outro método, foi possível verificar que todos os
construtos apresentam validade discriminante, uma vez que as suas variáveis
apresentam cargas superiores no seu construto, comparadas às suas cargas nos
outros construtos. Caso a Imagem fosse considerada um construto reflexivo, o
mesmo também seria encontrado. Apesar de ser um construto formativo,
acredita-se, com base nesses resultados, que suas variáveis são mais
adequadas para mensurar ela mesma, do que para mensurar outros construtos.
Foi verificada a confiabilidade do construto de segunda ordem
Emoções, que apresentou CROSS-LOADINGS um CC de 92% e um AC de 90%.
Com base nesses resultados, é possível afirmar que o construto apresenta uma
confiabilidade adequada (HENSELER, RINGLE, SINKOVICS, 2009).
Por fim, por meio da medida VIF, foi verificada a existência de
multicolinearidade entre as variáveis do construto de segunda ordem formativo
Imagem. De acordo com Diamantopoulos e Siguaw (2006), caso o valor do VIF
seja superior a 3,3, podem existir problemas de multicolinearidade com as
variáveis. Conforme demonstrado na Tabela 19, todos os valores da estatística
foram inferiores a 3,3, podendo considerar-se que não existem problemas de
multicolinearidade.
Tabela 19 Avaliação da existência de multicolinearidade entre as variáveis do
construto de segunda ordem formativo Imagem – amostra total
Variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem VIF
Imagem 1. Professores e qual. de ensino 2,39
Imagem 2. Status 1,64
Imagem 3. Rep.. tradição. reconhecimento 2,52
Imagem 4. Sucesso profissional e pessoal 1,82
Imagem 5. Acessibilidade e localização 1,13
Imagem 6. Infraestrutura 2,02
Imagem 7. Atividades extracurriculares 2,10
Imagem 8. Ofertas de bolsas. descontos ou financiamento 1,19
Imagem 9. Permite a viabilização da graduação 1,39
Fonte: dados da pesquisa.
132
Tais resultados garantem a adequação do Outer Model, permitindo
portanto a avaliação do Inner Path Model, de modo a testar as hipóteses da
pesquisa.
8.5.2 Modelos Estruturais – Validade nomológica e ajuste do modelo
A Figura 4 exibe o teste do Modelo Proposto pela pesquisa. A Imagem
é um construto formativo de segunda ordem composto de nove subdimensões. A
subdimensão de maior carga foi a ―1.4. Sucesso profissional e pessoal" (0,449) e
a de menor carga a "1.9. Permite a viabilização da graduação" (0,083). O
construto Emoções também é de segunda ordem, mas reflexivo. A variável ―5.1.
Emoções positivas‖ apresentou a maior carga (0,991) e a variável 5.2. Emoções
negativas (invertida) a menor carga (0,244).
O construto Imagem apresentou um R² de 10%, sendo explicado pelo
Endosso social, que apresentou uma carga positiva (0,310) e significativa ao nível
de 1%. Já 51% do construto Emoções foram explicados pela Imagem, que
apresentou uma carga positiva (0,717) e significativa ao nível de 1%.
No caso do construto Expectativa de Valor, 64% das suas variações
foram explicadas pela Imagem e pelo Preço baixo. Ambos apresentaram impacto
estatisticamente significativo ao nível de 1% e positivo. Entretanto, o segundo
apresentou uma magnitude de impacto bem maior, uma vez que a carga da
Imagem foi de 0,148 e do Preço baixo 0,772.
No caso da Crença de ter tomado a decisão correta, 35% das suas
variações foram explicadas pela Imagem, Endosso social, Expectativa de valor,
Preço baixo e Emoções. Desses, apenas a Imagem e o Preço baixo
apresentaram impacto estatisticamente significativo ao nível de 1%. Nesse caso,
a Imagem já apresentou uma magnitude de impacto bem maior, uma vez que sua
carga foi de 0,612 e do Preço baixo -0,094.
133
No que tange ao ajuste do modelo, todos os construtos endógenos
apresentaram um Q² superior a 0% indicando sua adequada mensuração. Já o
GoF foi de 46%. Ainda que não exista um critério de avaliação, esse valor pode
ser considerado elevado, significando que o modelo possui um bom ajuste.
134
Figura 4 Modelo Proposto na pesquisa – amostra total
Fonte: dados da pesquisa.
Imagem
R² = 10%
Expectativa
de valor
R² = 64%
Endosso
social
Emoções
R² = 51%
Crença de ter
tomado a
decisão correta
R² = 35%
Preço
baixo
Acessibilidade e
localização – 0,072**
Infra-estrutura – 0,127**
Status – 0,125**
Atividades extra-
curriculares – 0,089**
Permite a viabilização da
graduação – 0,083**
Rep., tradição,
reconhecimento – 0,284**
Sucesso profissional e
pessoal – 0,449**
Professores e qual. de
ensino – 0,095**
Emoções positivas –
0,991**
Emoções negativas
invertida – 0,244**
0,310**
0,717**
0,772**
0,612**
0,016NS
0,033NS
0,148**
-0,045NSAjuste do Modelo
GoF = 46%
Q²s> 0%
-0,094**
135
A Figura 4 apresenta o resultado das hipóteses do Modelo Proposto em
forma de tabela, conforme exibido na Tabela 20.
Tabela 20 Resultado das hipóteses do Modelo Proposto – amostra total
Construto exógeno
Construto endógeno
R² Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.
2. Endosso social 1. Imagem 10% 0,310 0,311 0,024 0,024 13,113 0,0%
1. Imagem 3. Expectativa de valor
64% 0,148 0,147 0,020 0,020 7,287 0,0%
4. Preço baixo 0,772 0,773 0,012 0,012 64,268 0,0%
1. Imagem 5. Emoções 51% 0,717 0,717 0,016 0,016 45,806 0,0%
1. Imagem
6. Crença de ter tomado a decisão correta
35%
0,612 0,612 0,028 0,028 21,521 0,0%
2. Endosso social 0,016 0,017 0,020 0,020 0,797 21,3%
3. Expectativa de valor
0,033 0,034 0,031 0,031 1,077 14,1%
4. Preço baixo -0,094 -0,094 0,030 0,030 3,087 0,1%
5. Emoções -0,045 -0,043 0,026 0,026 1,696 4,5%
Observações: a) Amostra: é o peso padronizado obtido para amostra completa; b) Pop.: é o peso médio obtido na população; c) Desv.: é o desvio padrão da estimativa; d) Erro: é o erro estimado da estimativa; e) Valor T: é a razão entre o peso não padronizado pelo seu erro padrão.
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 21, já apresenta os Q² para todos os construtos endógenos
do modelo. Verifica-se que todos são superiores a 0%, indicando um adequado
poder de previsão do modelo. Além disso, Henseler, Ringle e Sinkovics (2009)
agregam que Q² de 0,02, 0,15 e 0,35 mostram uma relevância preditiva pequena,
média ou grande, respectivamente, bem como explicação da variável endógena,
no caso de construtos reflexivos. Dessa forma, é possível verificar que a
relevância preditiva dos construtos endógenos do modelo são médias e, no caso
do construto Expectativa, de valor a relevância é elevada.
Tabela 21 Q² dos construtos endógenos reflexivos do modelo – amostra total
Construtos endógenos Q²
3. Expectativa de valor 43%
5. Emoções 26%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 21%
Fonte: dados da pesquisa.
136
8.6 Análise de cluster
Ao observar os resultados encontrados no modelo testado levantou-se
a hipótese de que existem grupos que possuem avaliação diferente sobre a
crença de se ter tomado a decisão correta com relação a IES. Nesse sentido,
optou-se por realizar uma análise de cluster com base nessa variável. De acordo
com Malhotra (2006) tal análise é utilizada para classificar objetos ou casos em
grupos relativamente homogêneos chamados de clusters ou conglomerados.
Mingoti (2005) revela que são formados grupos homogêneos internamente e
altamente heterogêneos entre si (MINGOTI, 2005).
8.6.1 Transformação dos construtos em variáveis
Todos os construtos do modelo foram, em um primeiro momento,
transformados em variáveis por meio de médias ponderadas, conforme
procedimento descrito na fórmula abaixo (WILSON, HENSELER, 2007):
X X
Construto X = (Σ (L * E)) / ((Σ L))
i=1 i=1
L = Carga estrutural padronizada da variável no construto
E = Nota de concordância /discordância atribuída pelo entrevistado
X = Número de variáveis que irão compor o índice
A Tabela 22 exibe a estatística descritiva das novas variáveis criadas.
137
Tabela 22 Estatística descritiva dos construtos transformados em variáveis
Variáveis Mínimo Máximo Mediana Média Desvio padrão
Imagem1. Professores e qual. de ensino 0,00 9,76 8,29 7,95 1,58
Imagem 2. Status 0,00 10,00 5,71 5,48 2,49
Imagem 3. Rep.. tradição. reconhecimento 0,00 10,00 8,01 7,67 1,98
Imagem 4. Sucesso profissional e pessoal 0,00 10,00 8,37 7,94 1,96
Imagem 5. Acessibilidade e localização 0,00 10,00 5,80 5,65 2,49
Imagem 6. Infraestrutura 0,00 10,00 7,51 7,21 2,01
Imagem 7. Atividades extracurriculares 0,00 10,00 7,00 6,75 2,25
Imagem 8. Ofertas de bolsas. descontos ou financiamento
0,00 10,00 7,49 6,86 2,71
Imagem 9. Permite a viabilização da graduação 0,00 10,00 5,71 5,67 2,08
NS. Norma subjetiva 0,00 10,00 3,25 3,60 2,75
EV. Expectativa de Valor 0,00 10,00 6,35 6,03 2,49
EP. Emoções positivas 0,00 10,00 8,00 7,66 2,25
EN. Emoções negativas 0,00 10,00 1,98 2,72 2,65
C. Crença de ter tomado a decisão correta 0,00 10,00 7,17 6,91 2,18
Fonte: dados da pesquisa.
Verifica-se que após a transformação, todas as variáveis apresentaram
valores dentro dos extremos da escala e variabilidades medianas. Além disso, as
médias foram bem diversas, como era de se esperar. Com base nessas novas
variáveis, foi dado prosseguimento à análise.
8.6.2 Formação dos clusters
Existe uma série de passos que devem ser seguidos de forma a
realizar uma análise de cluster; conforme descreve a Figura 05.
138
Formule o problema
Selecione uma medida de distância
Escolha um procedimento de aglomeração
Decida-se quanto ao número de cluster
Interprete e perfile os clusters
Avalie a validade do processo de aglomeração
Figura 5 Como fazer uma análise de cluster
Fonte: Malhotra (2006; p. 575).
O problema definido para a pesquisa envolve a segmentação dos
indivíduos em relação à crença de ter tomado a decisão correta. Como medida de
distância para a formação dos clusters, adotou-se a distância euclidiana
(MALHOTRA, 2006). Além disso, foi aplicada a padronização Z da variável, de
modo a eliminar efeitos de diferenças na variabilidade inerente das medições.
Com relação ao procedimento de aglomeração, adotou-se o cluster aglomerativo
e optou-se pelo método de Ward, por este conseguir reduzir a variabilidade
dentro dos grupos de forma mais eficaz (HAIR et al., 2005), sendo por tal motivo
conhecido como método de ―mínima variância‖ (MINGOTI, 2005).
Quanto ao número de clusters, num primeiro momento, foram testadas
as opções de 2 a 5 grupos. Observando a diferença do número de indivíduos em
cada grupo e a diferença com relação à nota média da Crença de ter tomado a
decisão correta, optou-se trabalhar com os clusters de três grupos.
O Gráfico 18 apresenta os percentuais para os três segmentos.
Verifica-se que o primeiro grupo tende a acreditar que não tomou a melhor
decisão e corresponde a 16,1%. Já o segundo grupo não sabe avaliar a decisão
tomada e corresponde a 53,5% dos entrevistados. Por fim, o terceiro grupo é
composto dos indivíduos que acreditam que tomaram a melhor decisão e
corresponde a 30,4% dos indivíduos.
139
Gráfico 18 Clusters criados com base na variável Crença de ter tomado a
decisão correta
Fonte: dados da pesquisa.
Já de modo a testar a diferença de média entre os três grupos para a
variável Crença de ter tomado a decisão correta, foi utilizado um teste t para
amostras independentes. Como a comparação foi realizada com base em três
grupos, foi utilizada também a correção de Bonferroni, pois o teste é geralmente
utilizado para comparar duas amostras. Cada grupo foi caracterizado por uma
letra diferente na Tabela em que são exibidos os resultados do teste. Com base
nessa legenda, caso o grupo apresente uma média superior à de outro grupo, a
letra referente ao grupo de menor média é exibida ao lado da média referente ao
grupo que possui um valor superior. Vale ressaltar que, para considerar que pelo
menos um dos grupos possui média diferente, foi considerado um nível de
significância de 5%. A Tabela 23 apresenta o resultado do teste.
16,1%
53,5%
30,4%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão Acredita que tomou a melhor
decisão
140
Tabela 23 Teste de diferença de média com correção de Bonferroni da Crença
de ter tomado a decisão correta com base nos segmentos
encontrados na análise de cluster
Variáveis
Clusters
Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor
decisão
(A) (B) (C)
C. Crença de ter tomado a decisão correta
3,25 6,66A 9,28
A,B
Fonte: dados da pesquisa.
Verifica-se que os três extratos apresentam médias diferentes com
base no teste, sendo que o primeiro apresenta a menor média, e o terceiro, a
maior média.
8.6.3 Diferenças comportamentais nos perfis dos clusters
O Teste t com correção de Bonferroni foi utilizado também para
comparar a nota média atribuída pelos três clusters às variáveis da Imagem, ao
Endosso social, à Expectativa de valor, às Emoções positivas e às Emoções
negativas. A Tabela 24 apresenta os resultados do teste.
Tabela 24 Teste de diferença de média com correção de Bonferroni dos
elementos da Imagem, do Endosso social, Expectativa de valor e
Emoções com base nos segmentos encontrados na análise de
cluster
Variáveis
Clusters
Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor
decisão
(A) (B) (C)
Imagem1. Professores e qual. de ensino
6,72 7,86A 8,76
A,B
Imagem 2. Status 4,00 5,48A 6,25
A,B
141
Imagem 3. Rep. tradição. reconhecimento
5,83 7,51A 8,93
A,B
Imagem 4. Sucesso profissional e pessoal
6,56 7,85A 8,83
A,B
Imagem 5. Acessibilidade e localização 5,10 5,62A 5,98
A,B
Imagem 6. Infraestrutura 5,51 7,09A 8,32
A,B
Imagem 7. Atividades extracurriculares 5,18 6,63A 7,80
A,B
Imagem 8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento
6,61 6,80 7,09A
Imagem 9. Permite a viabilização da graduação
4,79 5,72A 6,03
A,B
ES. Endosso social 2,82 3,60A 4,00
A,B
EV. Expectativa de valor 5,19 5,65A 5,92
A
EP. Emoções positivas 6,21 7,61A 8,50
A,B
EN. Emoções negativas 3,10C 2,77 2,44
Fonte: dados da pesquisa.
Verifica-se que, no que tange aos itens da Imagem, os três clusters
apresentam diferenças entre si com significância estatística inferior a 5%, sendo
que o cluster que acredita não ter tomado a decisão correta apresenta as
menores médias, e o cluster que acredita tê-la tomado apresenta as maiores
médias. Apenas o item Imagem 8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento
se apresenta como uma exceção, uma vez que existe diferença somente entre os
extremos.
No caso do Endosso social e Emoções positivas também foram
observadas diferenças estatisticamente significativas entre os três grupos,
seguindo uma tendência linear. Isso significa que menores médias foram
observadas no caso do grupo que não acredita que tomou a decisão correta,
médias regulares no grupo que não sabe avaliar a decisão e médias superiores
no grupo que acredita que tomou a decisão correta.
No caso do construto Expectativa de valor os clusters 2 e 3
apresentaram uma diferente média, estatisticamente significativa ao nível de 5%
do cluster 1, mas não entre si. Por fim, no que tange às Emoções negativas, o
cluster 1 apresentou um valor superior ao cluster 3.
142
8.6.4 Diferenças entre os perfis dos clusters
A técnica utilizada para verificar as diferenças no perfil dos clusters foi
a tabulação cruzada, por se tratar de variáveis nominais ou ordinais. Segundo
Malhotra (2006), tais tabelas refletem a distribuição conjunta da frequência das
categorias de duas ou mais variáveis. O autor ressalta que, para testar a
significância estatística da associação observada entre duas variáveis ou mais
empregadas na tabulação cruzada, pode ser utilizada a estatística qui-quadrado.
Para que exista associação, a significância do teste deve ser inferior a 10%.
Entretanto, tal estatística demonstra apenas se existe associação entre
duas variáveis nominais ou categorias. Para saber qual categoria de cada
variável está associada, utilizou-se também a medida ―resíduo padronizado
ajustado‖, que reflete o seguinte: sob a hipótese nula de que duas variáveis são
independentes (não são associadas), o resíduo ajustado terá uma distribuição
normal, com média 0 e desvio padrão 1. Assim, um resíduo ajustado superior a
1,96 ou inferior a -1,96 indica que o número de casos em determinada célula é
significativamente maior (primeiro caso) ou menor (segundo caso) do que seria
esperado se a hipótese nula fosse verdadeira, com um nível de significância de
5% (AGRESTI, 2002).
Além disso, Malhotra (2006) ressalta que, para que as estatísticas
calculadas sejam confiáveis, deve haver pelo menos cinco observações em cada
célula.
A Tabela 25 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e a IES onde os entrevistados se matricularam. A
estatística qui-quadrado apresentou uma significância inferior a 5%, indicando
associação entre as variáveis.
Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a
esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e estudar nas IES
Anhanguera e Pitágoras. Por outro lado, observou-se também uma associação
menor do que a esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e
143
estudar nas IES Fumec, PUC e UNA. No que tange à categoria que não sabe
avaliar se tomou a melhor decisão, observou-se uma maior concentração no caso
de quem estuda nas IES Fumec e Newton Paiva. Por outro lado, observou-se
uma concentração menor do que a esperada entre os estudantes da PUC. Por
fim, considerando o cluster que acredita que tomou a melhor decisão, observou-
se uma concentração maior do que a esperada entre estudantes da PUC e uma
concentração menor do que a esperada entre os estudantes da Anhanguera, da
Newton Paiva e do Pitágoras.
Tabela 25 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a
IES onde os entrevistados estudam
IES onde estuda
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor
decisão
Anhanguera
n 68 117 25 210
% coluna 23,208 11,988 4,513 11,519
AR. 6,841 0,672 -6,192
Estácio de Sá
n 41 117 56 214
% coluna 13,993 11,988 10,108 11,739
AR. 1,309 0,354 -1,429
Universidade Fumec
n 11 127 66 204
% coluna 3,754 13,012 11,913 11,190
AR. -4,407 2,649 0,647
Izabela
n 29 104 59 192
% coluna 9,898 10,656 10,650 10,532
AR. -0,386 0,185 0,108
Newton
n 41 126 42 209
% coluna 13,993 12,910 7,581 11,465
AR. 1,483 2,079 -3,439
Pitágoras
n 53 106 33 192
% coluna 18,089 10,861 5,957 10,532
AR. 4,600 0,491 -4,205
PUC
n 6 72 146 224
% coluna 2,048 7,377 26,354 12,287
AR. -5,828 -6,855 12,088
UNA n 24 123 76 223
% coluna 8,191 12,602 13,718 12,233
144
AR. -2,305 0,517 1,279
UNIBH
n 20 84 51 155
% coluna 6,826 8,607 9,206 8,502
AR. -1,123 0,171 0,711
Total N 293 976 554 1823
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 256,27; gl. 16; sig. <1%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 26 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e a área do curso que os entrevistados estudam. A
estatística qui-quadrado apresentou uma significância inferior a 5%, indicando
associação entre essas duas variáveis.
Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a
esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e fazer um curso na
área de Licenciaturas (Pedagogia, Mat.). Por outro lado, observou-se também
uma associação menor do que a esperada entre acreditar que não tomou a
melhor decisão e fazer um curso na área de Comunicação e Artes. No que tange
à categoria que não sabe avaliar se tomou a melhor decisão, observou-se maior
concentração no caso de quem faz um curso nas áreas de
Engenharia/Informática e Tecnólogos. Por outro lado, observou-se uma
concentração menor do que a esperada no caso de quem faz um curso na área
de Comunicação e Artes. Por fim, considerando o cluster que acredita que tomou
a decisão correta, observou-se uma concentração maior do que a esperada com
quem faz um curso nas áreas de Comunicação e Artes e Direito e uma
concentração menor do que a esperada com quem faz cursos nas áreas de
Engenharia/Informática, Licenciaturas (Pedagogia, Mat.) e Tecnólogos.
145
Tabela 26 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a
Área do curso que os entrevistados estudam
Área do curso em que estuda
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor
decisão
Saúde
n 58 174 108 340
% coluna 20,495 18,650 20,571 19,529
AR. 0,448 -0,995 0,721
Engenharia /Informática
n 99 304 122 525
% coluna 34,982 32,583 23,238 30,155
AR. 1,934 2,372 -4,132
Gestão/ Negócios
n 40 153 96 289
% coluna 14,134 16,399 18,286 16,600
AR. -1,218 -0,242 1,242
Comunicação e Artes
n 19 91 94 204
% coluna 6,714 9,753 17,905 11,717
AR. -2,860 -2,738 5,274
Direito
n 24 89 67 180
% coluna 8,481 9,539 12,762 10,339
AR. -1,122 -1,178 2,182
Licenciaturas (Pedagogia, Mat.)
n 19 43 15 77
% coluna 6,714 4,609 2,857 4,423
AR. 2,048 0,406 -2,088
Tecnólogos
n 24 79 23 126
% coluna 8,481 8,467 4,381 7,237
AR. 0,882 2,129 -3,022
Total n 283 933 525 1741
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 60,69; gl. 12; sig. <1%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 27 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e a forma de ingresso na IES. A estatística qui-
quadrado apresentou uma significância inferior a 5%, indicando associação entre
as variáveis. Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a
esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e que ingressou na IES
por meio de transferência. Por outro lado, observou-se também uma associação
146
menor do que a esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e
ingressou na IES por meio de vestibular. No que tange à categoria que não sabe
avaliar se tomou a melhor decisão, observou-se maior concentração com aqueles
que ingressam por vestibular. Não foram observadas concentrações fora do
esperado entre o cluster que acredita que tomou a melhor decisão e a forma de
ingresso.
Tabela 27 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a
forma de ingresso na IES
Forma de ingresso na atual IES
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor
decisão
Vestibular
n 223 807 450 1480
% coluna 87,109 92,440 90,726 91,077
AR. -2,426 2,077 -0,329
Transferência
n 27 42 24 93
% coluna 10,547 4,811 4,839 5,723
AR. 3,620 -1,705 -1,017
Obtenção de 2º título
n 6 24 22 52
% coluna 2,344 2,749 4,435 3,200
AR. -0,848 -1,113 1,876
Total n 256 873 496 1625
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 16,49; gl. 4; sig. <1%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 28 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e a duração total do curso. A estatística qui-
quadrado apresentou significância inferior a 5%, indicando associação entre as
variáveis. Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a
esperada entre quem não sabe avaliar se tomou a melhor decisão e quem faz
cursos com duração de até 2 anos. Por outro lado, observou-se uma
concentração menor do que a esperada com quem faz um curso com duração de
3 a 4 anos. Por fim, considerando o cluster que acredita que tomou a melhor
decisão, observou-se uma concentração maior do que a esperada com quem faz
147
um curso com duração de 3 a 4 anos, e uma concentração menor do que a
esperada com quem faz cursos com duração de até 2 anos.
Tabela 28 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a
duração total do curso (em anos)
Duração total do curso (em anos)
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor decisão
Até 2 anos
n 25 92 34 151
% coluna 9,363 10,502 6,589 9,102
AR. 0,162 2,098 -2,391
2 a 3 anos
n 10 51 25 86
% coluna 3,745 5,822 4,845 5,184
AR. -1,157 1,240 -0,418
3 a 4 anos
n 90 277 206 573
% coluna 33,708 31,621 39,922 34,539
AR. -0,312 -2,644 3,099
Mais de 4 anos
n 142 456 251 849
% coluna 53,184 52,055 48,643 51,175
AR. 0,717 0,758 -1,386
Total n 267 876 516 1659
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 14,88; gl. 6; sig. <5%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 29 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e o sexo do entrevistado. A estatística qui-quadrado
apresentou significância inferior a 5%, indicando associação entre as variáveis.
Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a esperada entre
acreditar que tomou a melhor decisão e ser do sexo feminino. Por outro lado,
observou-se também uma associação menor do que a esperada entre acreditar
que tomou a melhor decisão e ser do sexo masculino. As outras categorias não
apresentaram associações significativas entre si.
148
Tabela 29 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o
sexo dos entrevistados
Sexo
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor
decisão
Masculino
n 134 425 211 770
% coluna 48,375 46,448 39,587 44,638
AR. 1,366 1,608 -2,822
Feminino
n 143 490 322 955
% coluna 51,625 53,552 60,413 55,362
AR. -1,366 -1,608 2,822
Total n 277 915 533 1725
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 8,28; gl. 2; sig. <5%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 30 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e em que tipo de instituição o entrevistado concluiu
o ensino médio. Vale ressaltar que, neste caso, foi necessário desconsiderar as
categorias Supletivo particular, Supletivo público e Estudei em casa, por
apresentarem um n muito pequeno, o que levou a apresentar quatro células com
valor esperado menor que 5.
Considerando a nova variável com apenas duas categorias (Escola
pública e Escola privada), a estatística qui-quadrado apresentou uma
significância inferior a 5%, indicando associação entre as variáveis. Além disso,
pode-se observar uma associação maior do que a esperada entre quem estudou
em escola pública e acreditar que não tomou a melhor decisão ou não sabe
avaliar se tomou a melhor decisão. Por outro lado, observou-se uma
concentração maior do que a esperada entre quem estudou em escola particular
e acredita que tomou a melhor decisão.
149
Tabela 30 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a
Conclusão do ensino médio
Conclusão do ensino médio
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor decisão
Escola particular
n 67 254 192 513
% coluna 24,632 28,254 37,500 30,481
AR. -2,289 -2,126 4,136
Escola pública
n 205 645 320 1170
% coluna 75,368 71,746 62,500 69,519
AR. 2,289 2,126 -4,136
Total n 272 899 512 1683
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 18,40; gl. 2; sig. <1%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 31apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e se possui algum tipo de bolsa/financiamento.
Nesse caso, também foi necessário desconsiderar as categorias Desconto
Sindicato e Outros, por apresentarem um n muito pequeno, o que levou a
apresentar quatro células com valor esperado menor que 5.
Considerando a variável com apenas três categorias
(Fies/Pravaler/outro financ., Desconto da Instituição e Convênio com minha
empresa), verificou-se que a estatística qui-quadrado apresentou uma
significância inferior a 5% indicando associação entre as variáveis.
Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a
esperada entre não sabe avaliar se tomou a melhor decisão e ter recebido
desconto da IES. Por fim, considerando o cluster que acredita que tomou a
melhor decisão, observou-se uma concentração maior do que a esperada entre
os estudantes que trabalham em empresas que possuem convênio com a IES
escolhida e uma concentração menor do que a esperada entre os estudantes que
receberam Desconto da Instituição.
150
Tabela 31 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o Tipo de bolsa/financiamento que os entrevistados possuem
Possui bolsa/ financiamento
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor decisão
Fies/ Pravaler/
outro financ.
n 105 306 150 561
% coluna 60,694 57,955 60,000 58,991
AR. 0,504 -0,726 0,378
Desconto da Instituição
n 33 110 32 175
% coluna 19,075 20,833 12,800 18,402
AR. 0,253 2,162 -2,662
Convênio com minha empresa
n 35 112 68 215
% coluna 20,231 21,212 27,200 22,608
AR. -0,826 -1,150 2,022
Total n 173 528 250 951
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 9,45; gl. 4; sig. <5%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 32 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e o estado civil dos entrevistados. Nesse caso,
também foi necessário desconsiderar as categorias Divorciado/Separado e Viúvo,
por apresentarem um n muito pequeno, o que levou a apresentar quatro células
com valor esperado menor que 5.
Considerando a variável com apenas duas categorias (Solteiro e
Casado/União estável), verificou-se que a estatística qui-quadrado apresentou
uma significância superior a 10%, indicando que não existe associação entre as
variáveis.
151
Tabela 32 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o
estado civil dos entrevistados
Estado civil
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor
decisão
Solteiro
n 225 692 512 1429
% coluna 85,551 87,154 84,628 85,981
AR. -0,219 1,317 -1,202
Casado/União estável
n 38 102 93 233
% coluna 14,449 12,846 15,372 14,019
AR. 0,219 -1,317 1,202
Total n 263 794 605 1662
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 3,99; gl. 2; sig. >10%
Fonte: Dados da pesquisa
A Tabela 33 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e o valor da mensalidade que os entrevistados
pagam. A estatística qui-quadrado apresentou uma significância inferior a 5%,
indicando associação entre as variáveis. Além disso, pode-se observar uma
associação maior do que a esperada entre acreditar que não tomou a melhor
decisão e pagar um valor de mensalidade de R$ 301,00 a R$ 600,00. Por outro
lado, observou-se também uma associação menor do que a esperada entre
acreditar que não tomou a melhor decisão e pagar um valor de mensalidade
maior do que R$ 901,00. Além disso, considerando o cluster que acredita que
tomou a melhor decisão, observou-se uma concentração maior do que a
esperada entre os estudantes que pagam um valor de mensalidade maior do que
R$ 901,00, e uma concentração menor do que a esperada entre os estudantes
que pagam um valor de mensalidade entre R$ 451,00 e R$ 600,00.
152
Tabela 33 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e
o valor da mensalidade que os entrevistados pagam
Valor da mensalidade
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor decisão
Até R$300,00
N 16 39 14 69
% coluna 5,694 4,180 2,667 3,968
AR. 1,619 0,488 -1,828
R$ 301,00 a R$
450,00
N 23 44 24 91
% coluna 8,185 4,716 4,571 5,233
AR. 2,427 -1,041 -0,815
R$ 451,00 a R$
600,00
N 55 112 41 208
% coluna 19,573 12,004 7,810 11,961
AR. 4,294 0,060 -3,508
R$ 601,00 a R$
750,00
N 33 128 55 216
% coluna 11,744 13,719 10,476 12,421
AR. -0,376 1,766 -1,617
R$ 751,00 a R$
900,00
N 92 292 173 557
% coluna 32,740 31,297 32,952 32,030
AR. 0,279 -0,705 0,542
Acima de R$ 901,00
N 62 318 218 598
% coluna 22,064 34,084 41,524 34,388
AR. -4,750 -0,287 4,120
Total N 281 933 525 1739
% 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 54,75; gl. 10; sig. <1%
Fonte: Dados da pesquisa
A Tabela 34 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e a faixa etária dos entrevistados. Nesse caso,
também foi necessário reagrupar as categorias em três, por algumas delas
apresentarem um n muito pequeno, o que levou a apresentar quatro células com
valor esperado menor que 5.
Considerando a nova variável com três categorias (Até 24 anos, De 35
a 44 anos e 45 anos ou mais), verificou-se que a estatística qui-quadrado
apresentou uma significância inferior a 5%, indicando associação entre as
variáveis. Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a
153
esperada entre não saber avaliar se tomou a melhor decisão e possuir entre 35 a
44 anos. Por outro lado, observou-se uma concentração menor do que a
esperada com quem possui até 24 anos. Além disso, considerando o cluster que
acredita que tomou a melhor decisão, observou-se uma concentração maior do
que a esperada entre os estudantes com idade de até 24 anos e uma
concentração menor do que a esperada entre os estudantes com idade entre 35 e
44 anos.
Tabela 34 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a
faixa etária dos entrevistados
Faixa etária
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor decisão
Até 24 anos
N 152 518 353 1023
% coluna 65,801 66,325 76,242 69,356
AR. -1,276 -2,678 3,880
De 35 a 44 anos
n 62 217 82 361
% coluna 26,840 27,785 17,711 24,475
AR. 0,910 3,137 -4,087
45 anos ou mais
n 17 46 28 91
% coluna 7,359 5,890 6,048 6,169
AR. 0,818 -0,473 -0,132
Total n 231 781 463 1475
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 17,94; gl. 4; sig. <1%
Fonte: Dados da pesquisa
A Tabela 35 apresenta os resultados dos testes para associação entre
as três categorias de clusters e a renda familiar dos entrevistados. Neste caso
também foi necessário reagrupar as categorias em cinco, por alguma delas
apresentarem um n muito pequeno, o que levou a apresentar quatro células com
valor esperado menor que 5.
Considerando a nova variável com cinco categorias (Até R$ 1.020,00,
R$1.020,01 a R$ 1.530,00, R$ 1.530,01 a R$ 2.550,00, R$ 2.550,01 a R$
154
5.100,00 e Acima de R$ 5.100,00), verificou-se que a estatística qui-quadrado
apresentou uma significância inferior a 5%, indicando associação entre as
variáveis.
Além disso, pode-se observar associação maior do que a esperada
entre acreditar que não tomou a melhor decisão e possui uma renda de
R$1.020,01 a R$ 1.530,00. Por outro lado, observou-se também uma associação
menor do que a esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e
possui uma renda acima de R$ 5.100,00. No que tange à categoria que não sabe
avaliar se tomou a melhor decisão, observou-se maior concentração no caso de
quem possui renda de R$ 2.550,01 a R$ 5.100,00. Por outro lado, observou-se
concentração menor do que a esperada com quem possui renda de R$1.020,01 a
R$ 1.530,00. Por fim, considerando o cluster que acredita que tomou a melhor
decisão, observou-se uma concentração maior do que a esperada entre os
estudantes que possuem renda familiar acima de R$ 5.100,00, e uma
concentração menor do que a esperada entre os estudantes que possuem renda
familiar entre R$ 2.550,01 e R$ 5.100,00.
155
Tabela 35 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a
renda familiar dos entrevistados
Renda Familiar
Clusters
Total Acredita que não tomou a melhor
decisão
Não sabe avaliar a decisão
Acredita que tomou a melhor
decisão
Até R$ 1.020,00
n 30 101 58 189
% coluna 11,321 11,247 11,508 11,338
AR. -0,010 -0,126 0,144
R$1.020,01 a R$ 1.530,00
n 60 139 89 288
% coluna 22,642 15,479 17,659 17,277
AR. 2,519 -2,098 0,272
R$ 1.530,01 a R$ 2.550,00
n 58 208 117 383
% coluna 21,887 23,163 23,214 22,975
AR. -0,459 0,196 0,153
R$ 2.550,01 a R$ 5.100,00
n 73 256 88 417
% coluna 27,547 28,508 17,460 25,015
AR. 1,038 3,558 -4,688
Acima de R$ 5.100,00
n 44 194 152 390
% coluna 16,604 21,604 30,159 23,395
AR. -2,848 -1,867 4,294
Total n 265 898 504 1667
% coluna 100 100 100 100
Teste qui-quadrado - valor 39,19; gl. 8; sig. <1%
Fonte: dados da pesquisa.
156
O Quadro 8 apresenta a síntese dos resultados dos testes para
associação entre as três categorias de clusters e as variáveis analisadas.
Quadro 8 Síntese dos resultados dos testes de associação qui-quadrado entre
os segmentos do cluster e as variáveis analisadas.
Expectativa em
relação ao esperado
Não tomou a melhor decisão
Não sabe Tomou a melhor
decisão
IES onde estuda Acima Anhanguera/Pitágoras Fumec/Newton Puc
Abaixo Fumec/PUC/Una Puc Anhanguera/Newton/
Pitágoras Área do curso Acima Licenciaturas Eng./Tecnol. Com. Artes/Direito
Abaixo Com. Artes Com. Artes Lic./Tecnol./Eng. Forma de ingresso Acima Transferência Vestibular -
Abaixo Vestibular - - Duração do curso Acima - Até 2 anos 3 a 4 anos
Abaixo - 3 a 4 anos Até 2 anos Sexo Acima - - Feminino
Abaixo - - Masculino Conclusão do ensino médio
Acima Pública Pública Particular
Abaixo Particular Particular Pública Bolsa/
Financiamento Acima Desconto da IES
Convênio com empresa
Abaixo Desconto da IES Estado civil Acima - - -
Abaixo - - - Valor da
mensalidade Acima
R$ 301 a 450/R$ 451 a 600
Acima de R$ 901
Abaixo Acima de R$ 901 R$ 451 a 600 Faixa etária Acima - De 35 a 44 anos Até 24 anos
Abaixo - Até 24 anos De 35 a 44 anos Renda familiar Acima R$ 1.020 a 1.530 R$ 2.550 a 5.100 Acima de R$ 5.100
Abaixo Acima de R$ 5.100 R$ 1.020 a 1.530 R$ 2.550 a 5.100 Fonte: dados da pesquisa.
157
8.7 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados
na análise de cluster
Após verificar os resultados encontrados no modelo, considerando a
amostra total e os resultados da análise de clusters, levantou-se a hipótese de
que as relações entre os construtos do modelo poderiam ser diferentes entre os
grupos que apresentavam a crença de que tomaram a decisão correta ou não
(clusters 1 e 3, respectivamente) e o grupo que não sabia avaliar se tomou a
decisão correta (cluster 2). Dessa forma, optou-se por rodar dois modelos,
considerando as duas amostras e verificar as diferenças encontradas nas
relações.
Optou-se por testar somente o Outer Model, já considerando os
construtos de segunda ordem, e o Inner Path Model. Para tanto, as análises dos
dois segmentos foram apresentadas de forma separada, sendo primeiro a do
cluster denominado incerteza (cluster 2) e depois a do cluster denominado
certeza (clusters 1 e 3).
8.7.1 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster – cluster que não sabe avaliar se tomou a decisão correta (2)
Ao realizar as análises considerando somente esse segmento da
amostra, verificou-se que o construto Crença de ter tomado a decisão correta
apresentou uma AVE de 28%, valor bem inferior ao mínimo adequado de 40%,
bem como uma confiabilidade composta inferior a 60% (FORNELL e LACKER,
1981). Como este era o construto endógeno principal, não foi possível dar
prosseguimento às análises, uma vez que não se pôde atestar sua validade para
esse estrato da amostra. Acredita-se que isto tenha acontecido pelo fato de esse
cluster de respondentes não saber ao certo se tomou ou não a melhor decisão.
158
Pode-se tratar de pessoas que foram menos racionais durante o processo de
escolha e, portanto, não apresentaram respostas consistentes, ou mesmo
pessoas que têm uma tendência a terem menos certeza em relação a diversos
tipos de decisão. Os outputs da análise estão exibidos no ANEXO III.
8.7.2 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster – cluster crenças claramente definidas (1 e 3)
O segundo modelo foi testado com base somente nos entrevistados
que sabiam avaliar se tomaram ou não a melhor decisão quanto à IES em que se
matricularam, que são os clusters 1 e 3. Nesse caso, não foram encontrados
problemas de validade ou confiabilidade, sendo possível prosseguir com a
análise. Os tópicos abaixo exibem os resultados encontrados, que são a análise
do Outer model, já considerando os construtos de segunda ordem e do Inner Path
Model.
8.7.2.1 Outer model de segunda ordem – cluster crenças claramente definidas (1 e 3)
A Tabela 36 apresenta o resultado da validade convergente com base
no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) para os construtos de segunda ordem
do modelo Imagem (formativo) e Emoções (reflexivo) considerando a amostra
denominada crença claramente definida.
Observa-se que todas as variáveis apresentam validade convergente
com os construtos uma vez que as significâncias são inferiores a 1%, com
exceção apenas da variável 1.1. Professores e qual. de ensino, que apresentou
uma significância superior a 1%, além da variável 1.8. Ofertas de bolsas,
159
descontos ou financiamento, que já tinha sido eliminada no modelo com a
amostra total.
No caso do construto Imagem, a variável que apresentou a maior carga
foi também a 1.4. Sucesso profissional e pessoal (0,391) e a variável que
apresentou a menor carga significativa foi também a 1.9. Permite a viabilização
da graduação (0,087).
Já no caso do construto Emoções, as Emoções positivas também
apresentaram uma carga bem superior às Emoções negativas (0,984 e 0,321
respectivamente).
160
Tabela 36 Avaliação da validade convergente dos construtos de segunda
ordem com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra
crenças claramente definidas (clusters 1 e 3)
Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.
1. Imagem (formativo)
1.1. Professores e qual. de ensino
0,023 0,022 0,032 0,032 0,696 24,3%
1.2. Status 0,109 0,109 0,021 0,021 5,218 0,0%
1.3. Rep., tradição, reconhecimento
0,312 0,313 0,031 0,031 10,003 0,0%
1.4. Sucesso profissional e pessoal
0,391 0,390 0,027 0,027 14,240 0,0%
1.5. Acessibilidade e localização
0,051 0,050 0,019 0,019 2,706 0,3%
1.6. Infraestrutura 0,168 0,167 0,027 0,027 6,271 0,0%
1.7. Atividades extracurriculares
0,120 0,119 0,025 0,025 4,758 0,0%
1.9. Permite a viabilização da graduação
0,087 0,087 0,019 0,019 4,444 0,0%
5. Emoções (reflexivo)
5.1. Emoções positivas 0,984 0,983 0,006 0,006 153,890 0,0%
5.2. Emoções negativas (invertida)
0,322 0,321 0,055 0,055 5,834 0,0%
Fonte: dados da pesquisa.
A validade convergente pode também ser atestada com base no critério
de Fornell e Larcker (1981), sendo possível verificar que todos os construtos
apresentaram um valor superior a 50%, conforme demonstrado na Tabela 37.
Tabela 37 Avaliação da AVE dos construtos reflexivos do modelo – amostra
crenças claramente definidas (clusters 1 e 3)
Construtos AVE
1. Imagem -
2. Endosso social 56%
3. Expectativa de valor 71%
4. Preço baixo -
5. Emoções 54%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 83%
Fonte: dados da pesquisa.
161
O teste da validade discriminante com base no critério de Fornell e
Larcker (1981) é apresentado na Tabela 38.
Tabela 38 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem
com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra crenças
claramente definidas (clusters 1 e 3)
Construtos 1. 2. 3. 4. 5. 6.
1. Imagem -
2. Endosso social 10% 55%
3. Expectativa de valor 5% 2% 70%
4. Preço baixo 1% 2% 62% -
5. Emoções 51% 2% 4% 1% 52%
6. Crença de ter tomado a decisão correta
34% 4% 1% 0% 16% 66%
Fonte: dados da pesquisa.
Verifica-se na Tabela 39 que todas as correlações ao quadrado entre
os pares de construtos são menores do que as AVEs. Nesse caso, testou-se
também a validade discriminante por meio do cross-loading, considerando-se
também a Imagem, apesar de a mesma ser formativa, o que fez com que fossem
considerados os weights e não os loadings.
162
Tabela 39 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem
com base nos cross-loadings – amostra crenças claramente definidas
(clusters 1 e 3)
Variáveis
1. Im
ag
em
2. E
nd
os
so
so
cia
l
3.
Exp
ecta
tiva
de V
alo
r
4. P
reço
baix
o
5. E
mo
çõ
es
6. C
ren
ça d
e t
er
tom
ad
o a
decis
ão
co
rreta
1.1. Professores e qual. de ensino 0,795 0,169 0,212 0,057 0,585 0,578
1.2. Status 0,670 0,543 0,158 0,107 0,419 0,436
1.3. Rep., tradição, reconhecimento 0,880 0,277 0,137 -0,007 0,568 0,698
1.4. Sucesso profissional e pessoal 0,878 0,230 0,171 0,056 0,774 0,560
1.5. Acessibilidade e localização 0,340 0,192 0,330 0,282 0,245 0,164
1.6. Infraestrutura 0,802 0,250 0,205 0,062 0,544 0,614
1.7. Atividades extracurriculares 0,784 0,339 0,231 0,117 0,555 0,537
1.9. Permite a viabilização da graduação
0,510 0,362 0,417 0,394 0,340 0,284
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho
0,270 0,728 0,181 0,178 0,161 0,146
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição
0,230 0,757 0,169 0,198 0,084 0,137
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição
0,349 0,776 0,088 0,007 0,173 0,315
B4.46) É onde os meus amigos estudam
0,260 0,794 0,166 0,142 0,126 0,159
B4.47) É onde os meus parentes estudam
0,261 0,754 0,159 0,162 0,103 0,172
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam
0,177 0,692 0,184 0,227 0,052 0,025
B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício
0,354 0,208 0,776 0,435 0,316 0,243
B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão
0,109 0,136 0,899 0,793 0,127 -0,017
B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade
0,106 0,170 0,762 1,000 0,102 -0,023
5.1. Emoções positivas 0,753 0,217 0,260 0,128 0,984 0,490
5.2. Emoções negativas (invertida) 0,104 -0,206 -0,041 -0,117 0,322 0,117
B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.
0,628 0,204 0,080 -0,047 0,462 0,866
B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular
0,616 0,231 0,102 -0,006 0,437 0,930
163
Variáveis
1. Im
ag
em
2. E
nd
os
so
so
cia
l
3. E
xp
ecta
tiva
de V
alo
r
4. P
reço
baix
o
5. E
mo
çõ
es
6. C
ren
ça d
e t
er
tom
ad
o a
decis
ão
co
rreta
em outras IES particulares de Belo Horizonte
B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.
0,682 0,236 0,074 -0,062 0,464 0,920
B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.
0,628 0,235 0,102 0,004 0,426 0,932
B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que estudo atualmente.
0,628 0,227 0,126 0,012 0,444 0,914
Fonte: dados da pesquisa.
Com base neste método, foi também possível verificar que todos os
construtos apresentam validade discriminante, uma vez que as suas variáveis
apresentam cargas superiores no seu construto, comparadas às suas cargas nos
outros construtos. Com relação à Imagem, as mesmas considerações foram feitas
como para o modelo rodado considerando a amostra total.
Por fim, como demonstrado na Tabela 40, foi verificada a confiabilidade
do construto com base na Confiabilidade composta e no Alfa de Cronbach.
Apesar de alguns alfas serem menores do que 60%, considerou-se que os
construtos possuem confiabilidade adequada uma vez que a Confiabilidade
composta é mais fidedigna, e todos os seus valores foram superiores a 60%
(HENSELER, RINGLE, SINKOVICS, 2009).
164
Tabela 40 Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem –
amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3)
Construtos Confiabilidade composta Alfa de Cronbach
1. Imagem - -
2. Endosso social 89% 85%
3. Expectativa de valor 83% 59%
4. Preço baixo - -
5. Emoções 65% 26%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 96% 95%
Fonte: dados da pesquisa.
Foi também verificada a existência de multicolinearidade entre as
variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem por meio da medida
VIF, como demonstrado na Tabela 41. Nesse caso, também todos os valores da
estatística foram inferiores a 3,3, podendo-se considerar que não existem
problemas de multicolinearidade (DIAMANTOPOULOS; SIGUAW, 2006).
Tabela 41 Avaliação da existência de multicolinearidade entre as variáveis do
construto de segunda ordem formativo Imagem – amostra crenças claramente
definidas (clusters 1 e 3)
Variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem VIF
Imagem1. Professores e qual. de ensino 2,95
Imagem 2. Status 1,72
Imagem 3. Rep.. tradição. reconhecimento 3,26
Imagem 4. Sucesso profissional e pessoal 2,22
Imagem 5. Acessibilidade e localização 1,16
Imagem 6. Infraestrutura 2,39
Imagem 7. Atividades extracurriculares 2,32
Imagem 8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento 1,21
Imagem 9. Permite a viabilização da graduação 1,46
Fonte: dados da pesquisa.
Tais resultados garantem que o Outer Model é adequado, podendo
então ser avaliado o Inner Path Model de modo a testar as hipóteses da
pesquisa.
165
8.7.2.2 Inner Path model – cluster crenças claramente definidas (1 e 3)
A Figura 6 exibe o teste do Modelo Proposto pela pesquisa para a
amostra crença claramente definida. A subdimensão da Imagem de maior carga
foi a ―1.4. Sucesso profissional e pessoal" (0,391), e a de menor carga
estatisticamente significativa foi a "1.9. Permite a viabilização da graduação"
(0,087), como no modelo que considerou a amostra total.
No caso do construto Emoções, a variável que também apresentou a
maior carga (0,984) foi a ―5.1. Emoções positivas‖, e a variável 5.2. Emoções
negativas (invertida), a menor carga (0,321).
O construto Imagem apresentou um R² de 13%, sendo explicado pelo
Endosso social, que apresentou uma carga positiva (0,364) e significativa ao nível
de 1%. Já 55% das Emoções foram explicados pela Imagem, que apresentou
uma carga positiva (0,739) e significativa ao nível de 1%.
No caso do construto Expectativa de valor, 61% das suas variações
foram explicadas pela Imagem e pelo Preço baixo. Ambos apresentaram impacto
estatisticamente significativo ao nível de 1% e positivo. Entretanto, o segundo
apresentou uma magnitude de impacto bem maior, uma vez que a carga da
Imagem foi de 0,168 e do Preço baixo 0,744.
No caso da Crença de ter tomado a decisão correta, 50% das suas
variações foram explicadas pela Imagem, Endosso social, Expectativa de valor,
Preço baixo e Emoções. Desses, apenas a Imagem e o Preço baixo
apresentaram impacto estatisticamente significativo ao nível de 1%. Nesse caso,
a Imagem já apresentou uma magnitude de impacto bem maior, uma vez que sua
carga foi de 0,746 e do Preço baixo -0,110.
No que tange ao ajuste do modelo, todos os construtos endógenos
apresentaram um Q² superior a 0%, indicando uma adequada mensuração. Já o
GoF foi de 52%. Ainda que não exista um critério de avaliação, esse valor pode
ser considerado elevado, o que significa que o modelo possui um bom ajuste.
166
Figura 6 Modelo proposto na pesquisa – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3)
Fonte: dados da pesquisa.
Imagem
R² = 13%
Expectativa
de valor
R² = 61%
Endosso
social
Emoções
R² = 55%
Crença de ter
tomado a
decisão correta
R² = 50%
Preço
baixo
0,364**
0,739**
0,744**
0,746**
0,002NS
0,018NS
0,168**
-0,055NS
Ajuste do Modelo
GoF = 52%
Q²s> 0%
-0,110**
Acessibilidade e
localização – 0,051**
Infra-estrutura – 0,168**
Status – 0,109**
Atividades extra-
curriculares – 0,120**
Permite a viabilização da
graduação – 0,087**
Rep., tradição,
reconhecimento – 0,312**
Sucesso profissional e
pessoal – 0,391**
Professores e qual. de
ensino – 0,023NS
Emoções positivas –
0,984**
Emoções negativas
invertida – 0,322**
167
A Tabela 42 apresenta o resultado das hipóteses do Modelo Proposto
em forma de tabela, conforme foi exibido na Figura 6.
Tabela 42 Resultado das hipóteses do Modelo proposto – amostra crenças
claramente definidas (clusters1 e 3)
Construto exógeno Construto endógeno
R² Amostra Pop. Desv. Erro Valor
T Sig.
2. Endosso social 1. Imagem 13% 0,364 0,365 0,021 0,021 17,294 0,0%
1. Imagem 3. Expectativa de valor
61% 0,168 0,170 0,022 0,022 7,510 0,0%
4. Preço baixo 0,744 0,744 0,014 0,014 52,142 0,0%
1. Imagem 5. Emoções 55% 0,739 0,739 0,017 0,017 44,574 0,0%
1. Imagem
6. Crença de ter tomado a decisão correta
50%
0,746 0,747 0,026 0,026 28,661 0,0%
2. Endosso social 0,002 0,003 0,018 0,018 0,101 46,0%
3. Expectativa de valor
0,018 0,015 0,025 0,025 0,715 23,7%
4. Preço baixo -0,110 -0,107 0,026 0,026 4,247 0,0%
5. Emoções -0,055 -0,053 0,026 0,026 2,086 1,9%
Fonte: dados da pesquisa.
A Tabela 43 apresenta os Q² para os construtos endógenos do modelo,
sendo todos superiores a 0%, o que indica um adequado poder de previsão do
modelo. Nesse caso, todos os construtos endógenos reflexivos apresentaram
uma relevância preditiva média, com exceção do construto Expectativa de valor,
que também apresentou uma relevância preditiva elevada.
Tabela 43 Q² dos construtos endógenos do modelo crença claramente definida
(clusters 1 e 3)
Construtos endógenos Q²
3. Expectativa de valor 43%
5. Emoções 26%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 21%
Fonte: dados da pesquisa.
168
8.8 Testes de diferença entre os R² e as cargas da regressão, comparando
os modelos e considerando a amostra total e a amostra crenças
claramente definidas (clusters 1 e 3)
Após realizar os testes dos dois modelos, o primeiro considerando a
amostra total, e o segundo considerando a amostra crenças claramente definidas,
decidiu-se comparar, por meio de testes estatísticos, se existiam diferenças nas
cargas dos indicadores dos construtos de segunda ordem, nos R² dos construtos
endógenos e nas cargas das relações nomológicas. Para tanto, foram realizados
testes de modo a verificar se as diferenças encontradas nas cargas e as
diferenças entre os R² dos modelos eram diferentes de zero, considerando um
de 5% e um poder de 90% e o tamanho da amostra disponível. O primeiro valor
( ) controla a chance de aceitar a hipótese nula, caso seja falsa, e o segundo
(Power) a chance de rejeitar a hipótese nula caso seja verdadeira. Dessa forma,
tais valores balanceiam as chances de cometer ambos os erros. Para realizar tal
cálculo, foi utilizado o programa G*Power 3.1.3, conforme sugerem Faul et al.
(2009), adotando a análise post hoc, cujos resultados estão apresentados na
Tabela 44.
No caso das cargas referentes ao construto Imagem verificou-se que a
única diferença estatisticamente significativa foi da variável 1.1. Professores e
qual. de ensino que, no caso da amostra crenças claramente definidas teve carga
menor. Isso é coerente também com os resultados encontrados no modelo em
que tal variável apresentou validade convergente considerando a amostra total e
não apresentou validade convergente considerando a amostra crenças
claramente definidas.
169
Tabela 44 Comparação da carga da regressão dos indicadores do construto
Imagem entre o modelo rodado com base na amostra total e o
modelo rodado com base na amostra crenças claramente definidas
(clusters 1 e 3)
Construtos de primeira ordem do construto Imagem
Amostra
Dif. Alfa Power Total (n=1823)
Crença definida (n=847)
1.1. Professores e qual. de ensino 0,095 0,023 -0,072 5% 90%
1.2. Status 0,125 0,109 -0,016 5% 38%
1.3. Rep., tradição, reconhecimento 0,284 0,312 0,028 5% 38%
1.4. Sucesso profissional e pessoal 0,449 0,391 -0,057 5% 76%
1.5. Acessibilidade e localização 0,072 0,051 -0,020 5% 38%
1.6. Infraestrutura 0,127 0,168 0,041 5% 60%
1.7. Atividades extracurriculares 0,089 0,120 0,032 5% 38%
1.9. Permite a viabilização da graduação 0,083 0,087 0,003 5% 38%
Fonte: dados da pesquisa.
No caso das cargas referentes ao construto Emoções, verificou-se que
a única diferença estatisticamente significativa foi da variável 5.2. Emoções
negativas (invertida), a qual, na amostra crenças claramente definidas, teve o
peso maior, conforme demonstrado na Tabela 45.
Tabela 45 Comparação da carga da regressão dos indicadores do construto
Emoções entre o modelo rodado com base na amostra total e o
modelo rodado com base na amostra crenças claramente definidas
(clusters 1 e 3)
Construtos de primeira ordem do
construto Emoções
Amostra
Dif. Alfa Power Total
(n=1823)
Crença
definida
(n=847)
5.1. Emoções positivas 0,991 0,984 -0,007 5% 38%
5.2. Emoções negativas (invertida) 0,244 0,322 0,077 5% 90%
Fonte: dados da pesquisa.
170
Ao se compararem as diferenças nos R² de ambas as amostras,
considerando também o número de construtos exógenos, verificou-se que todos
apresentaram diferença estatisticamente significativa. No geral, os R² do modelo
considerando a amostra crença claramente definida foram maiores do que os R²
considerando a amostra total, com exceção apenas do construto Expectativa de
valor. Além disso, verifica-se que a maior diferença foi observada para o
construto Crença de ter tomado a decisão correta, como era esperado, conforme
demonstrado na Tabela 46.
Tabela 46 Comparação do R² dos construtos endógenos do modelo rodado
com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença
claramente definida (clusters 1 e 3)
R² dos construtos
Amostra
Dif. Alfa Power Total (n=1823)
Crença definida (n=847)
1. Imagem 10% 13% 4% 1% 100%
3. Expectativa de valor 64% 61% -3% 1% 99%
5. Emoções 51% 55% 3% 1% 99%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 35% 50% 15% 1% 100%
Fonte: dados da pesquisa.
Por fim, foi verificada a diferença existente entre as cargas da
regressão das relações nomológicas entre o modelo da amostra total e o modelo
da amostra crença claramente definida. A única relação que apresentou uma
diferença estatisticamente significativa foi a do construto exógeno Imagem no
construto endógeno Crença de ter tomado a decisão correta, que foi da ordem de
0,134. Isso revelou que o peso da Imagem na Crença de ter tomado a decisão
correta com relação à IES que o entrevistado estuda atualmente é maior na
amostra crença claramente definida do que na amostra geral, conforme se
observa na Tabela 47.
171
Tabela 47 Comparação da carga da regressão das relações nomológicas
testadas do modelo rodado com base na amostra total e o modelo
rodado com base na amostra crença claramente definida (clusters 1
e 3)
Relações nomológicas testadas
Amostra
Dif. Alfa Power Total (n=1823)
Crença definida (n=847)
2. Endosso social -> 1. Imagem 0,310 0,364 0,054 5% 76%
1. Imagem -> 3. Expectativa de valor 0,148 0,168 0,021 5% 38%
4. Preço baixo -> 3. Expectativa de valor 0,772 0,744 -0,028 5% 38%
1. Imagem -> 5. Emoções 0,717 0,739 0,023 5% 38%
1. Imagem -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta
0,612 0,746 0,134 1% 99%
2. Endosso social -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta
0,016 0,002 -0,014 5% 38%
3. Expectativa de valor -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta
0,033 0,018 -0,015 5% 38%
4. Preço baixo -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta
-0,094 -0,110 -0,016 5% 38%
5. Emoções -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta
-0,045 -0,055 -0,011 5% 38%
Fonte: dados da pesquisa.
8.9 Comparação do ajuste dos modelos considerando a amostra total e a
amostra crença claramente definida (cluster 1 e 3)
Foram comparadas também as medidas de ajuste de ambos os
modelos, mas não foram utilizados testes estatísticos. No que tange ao GoF, o do
modelo considerando a amostra total foi de 46%, e o do modelo considerando a
amostra crença claramente definida de 52%, superior ao primeiro. Tal resultado
indica um melhor ajuste do segundo modelo, ainda que a magnitude não tenha
sido tão elevada.
Verifica-se no resultado da comparação entre os Q² de ambos os
modelos, apresentado na Tabela 48, que nenhum padrão consistente de melhora
ou piora foi observado. Os construtos endógenos reflexivos que apresentavam
172
um poder preditivo médio continuaram com essa magnitude, e os que
apresentavam um poder preditivo elevado também continuaram. Isso revela que
ambos os modelos são válidos.
Tabela 48 Comparação da medida de ajuste Q² do modelo rodado com base na
amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença
claramente definida (clusters 1 e 3)
Construtos endógenos
Q²
Amostra total Amostra crença
definida
3. Expectativa de valor 43% 41%
5. Emoções 26% 25%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 21% 30%
Fonte: dados da pesquisa.
173
9 CONCLUSÕES
A partir do objetivo geral da pesquisa, que foi o de identificar os
atributos considerados para a escolha da IES, a capacidade de tais atributos
explicarem a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta, e os
grupos que podem ter padrões comportamentais diferentes acerca da crença em
terem tomado a decisão correta, verificou-se que a escolha por uma IES pôde
apenas em parte ser explicada pelos atributos identificados. Tal fato é
corroborado por pesquisas realizadas por Allen (2002) e Menon (2004), discutidas
na revisão de literatura. Constatou-se ainda que diferentes grupos apresentam
diferentes padrões comportamentais acerca da crença em terem tomado a
decisão correta.
A identificação dos atributos considerados para a escolha da IES
apresentou-se corroborada pelas pesquisas realizadas por Arya (2010), Nazari,
Elahi (2012), Martins, Teixera e Silva (2009), Souki et al. (2007), Kotler e Fox
(1994), Punj e Staelin (1978) e Bergamo et al. (2010).
Dentro do modelo proposto, a crença de ter tomado a decisão correta
na amostra total apresentou R² de 35%, o que significa que seus antecedentes
conseguiram explicar apenas 35% dessa crença, demonstrando que ela é, em
sua maior parte, derivada de outros fatores.
Através de análise de cluster, foi constatada ainda a existência de três
grupos distintos de estudantes: aqueles que acreditam que não tomaram a
melhor decisão (16,1% do total), os que acreditam terem tomado a melhor
decisão (30,4% do total) e aqueles que não sabem avaliar (53,5% do total). A
crença de ter tomado a decisão correta para os estudantes que possuem suas
crenças claramente definidas apresentou R² de 50%, bem diferente daquele
encontrado para a amostra total, que foi de 35%, o que indica que, para esse
grupo de pessoas, a decisão pôde ser mais explicada pelos fatores contidos no
modelo.
174
Através da análise de cluster, constatou-se também que certas
características estão mais ou menos presentes entre estudantes com maior ou
menor crença de terem tomado a decisão correta, conforme demonstra o quadro
8 - Síntese dos resultados dos testes de associação qui-quadrado entre os
segmentos do cluster e as variáveis analisadas. Dessa forma, a análise de cluster
evidencia que para certos grupos de estudantes as variáveis do modelo
apresentam maior capacidade de explicação da variação da crença de ter tomado
a decisão correta. A importância dessa observação está intimamente ligada à sua
aplicação prática, em especial às estratégias de marketing, fortemente baseadas
em que atributos podem gerar diferentes resultados conforme as características
do grupo de estudantes alvo.
A grande quantidade dos entrevistados que não soube avaliar se
tomaram a decisão correta (53,5%) e os que acreditam que não tomaram a
decisão correta (16,1%) sugere que fatores contingentes e circunstanciais são
relevantes para o processo de escolha, além dos atributos de imagem, baixo
preço, expectativa de valor, emoções e endosso social. Até mesmo o nível de
envolvimento da decisão de escolha pode ser questionado, pois os resultados
sugerem que a decisão pela IES seja uma decisão de baixo envolvimento.
Com relação ao objetivo específico de identificação dos atributos
componentes da imagem que os estudantes possuem em relação às IES, foi
possível identificar a existência de um construto imagem, de natureza formativa e
composto por outros construtos de primeira ordem. Confirmando os resultados
apontados por Nazari e Elahi (2012), Souki et al. (2007) e Martins, Teixeira e
Silva (2009), dentre os construtos de primeira ordem, destaca-se a importância
dos construtos sucesso profissional e pessoal e reputação, tradição e
reconhecimento, que se apresentaram como os de maior carga para a
composição do construto imagem. Moogan, Baron e Harris (1999) também
haviam identificado a reputação como um dos principais elementos. Também foi
possível identificar outros construtos com menor carga, mas que também
contribuem para a imagem, que são o status, a acessibilidade e localização, a
175
infraestrutura, as atividades extracurriculares e a viabilização da graduação. O
construto professores e qualidade de ensino, embora tenha sido aquele que
apresentou a maior média nas avaliações dos entrevistados, não apresentou
carga significativa para a diferenciação da imagem das IES, sugerindo tratar-se
de um atributo básico atendido por todas as IES pesquisadas e incapaz de
diferenciá-las.
Assim como na pesquisa realizada por Arya (2010) e Nazari e Elahi
(2012), a imagem também foi influenciada pelo construto endosso social. No caso
da presente pesquisa, o impacto apontou cargas de 0,310 no modelo amostra
total e 0,364 no modelo amostra clusters 1 e 3. Indicando que o endosso social
causa impacto na imagem que os estudantes possuem em relação às IES.
Com relação ao objetivo específico de avaliar os impactos da imagem
que os estudantes possuem em relação às IES sobre as suas emoções, foi
possível confirmar a existência de impacto, com carga de 0,739 e R² de 55% no
modelo clusters 1 e 3 e de respectivamente 0,717 e 51% no modelo amostra
total. Cumpre ainda destacar que as emoções constituíram um construto de
segunda ordem, composto pelos construtos emoções positivas e emoções
negativas, sendo que o construto emoções positivas apresentou carga muito
superior (0,984 no modelo amostra clusters 1 e 3 e 0,991 no modelo amostra
total) ao de emoções negativas (0,244 e 0,322 respectivamente). Nos modelos
propostos, o construto emoções apresentou-se como o único de caráter reflexivo,
ou seja, capaz de modificar as variáveis e construtos que o compõem.
Com relação ao objetivo de avaliar os impactos da imagem em relação
à expectativa de valor, confirmou-se a existência de impacto, mas com baixa
carga, de 0,148 no modelo amostra total e 0,168 no modelo clusters 1 e 3. A
maior carga sobre o construto expectativa de valor foi do construto preço baixo,
de 0,772 e 0,744, respectivamente em cada modelo. O poder de explicação dos
construtos imagem e preço baixo para o construto expectativa de valor foi de 64%
e 61%, respectivamente em cada modelo, confirmando Lopes Pereira e Vieira
(2009).
176
Com relação ao objetivo da pesquisa de verificar os impactos que a
crença de ter tomado a decisão correta recebe do endosso social, imagem, preço
baixo, expectativa de valor e emoções, constatou-se em ambos os modelos a
inexistência de impactos significativos do endosso social e da expectativa de
valor e das emoções, sendo que apenas os construtos imagem e preço baixo
apresentaram impacto significativo.
O construto imagem foi o de maior impacto, com cargas de 0,612 na
amostra total e 0,746 no modelo clusters 1 e 3. Ressalta-se que o impacto
causado pelo construto preço baixo foi negativo, de respectivamente -0,094 e -
0,110 em cada um desses modelos. Isto implica que quanto maior a avaliação de
preço baixo, menor será a crença de ter sido tomada a decisão correta.
Já com relação às hipóteses contidas no modelo hipotético da
pesquisa, as hipóteses 1, 3, 4, 6 e 7 foram suportadas, enquanto as hipóteses 2,
5, 8 e 9 não o foram. As hipóteses 2, 5, e 9 não foram suportadas, pois, embora
tenham sido identificadas relações monotônicas positivas, estas não foram
significativas. Já a hipótese 8, embora tenha apresentado relação monotônica
significativa, foi negativa, ao contrário do que previa a hipótese — de ser positiva.
A síntese do resultado das hipóteses do modelo hipotético está descrita no
quadro 9 Síntese do resultados das hipóteses do modelo hipotético.
Quadro 9 Síntese dos resultados das hipóteses do modelo hipotético
Hipótese Resultado
H1: o endosso social apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a imagem que os candidatos possuem da IES:
suportada
H2: o endosso social apresenta relação monotônica positiva significativa sobre crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:
não suportada
H3: a imagem apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:
suportada
177
Hipótese Resultado
H4: a imagem apresenta relação monotônica positiva significativa sobre as emoções que os candidatos sentem em relação à IES:
suportada
H5: as emoções apresentam relação monotônica positiva significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:
não suportada
H6: a imagem apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a expectativa de valor:
suportada
H7: o baixo preço apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a expectativa de valor:
suportada
H8: o baixo preço apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:
não suportada
H9: a expectativa de valor apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:
não suportada
Fonte: elaborado pelo autor com base nos modelos propostos na pesquisa.
As implicações acadêmicas da presente pesquisa baseiam-se na
abordagem de construtos e relações inovadoras que aqui foram testadas e
validadas — em especial a crença de ter tomado a decisão correta — que se
diferem de outras produções e pesquisas acerca do comportamento do
consumidor de serviços educacionais de cursos de graduação. Logo, a presente
pesquisa contribui, de forma inédita, para a produção científica já existente
acerca do tema.
As implicações gerenciais residem na contribuição e no fornecimento
de subsídios para a tomada de decisão e orientação estratégica de gestores e
administradores de IES no que se refere ao comportamento do consumidor de
serviços educacionais, mais especificamente do processo de decisão de escolha
da IES onde cursará seu curso de graduação.
Entre essas contribuições gerencias, destaca-se a baixa capacidade de
explicação da crença em se ter tomado a decisão correta através dos atributos
178
identificados na pesquisa e que compõem o modelo, sugerindo para a
importância de outras variáveis não previstas no modelo. Considerando que o
modelo previu uma vasta quantidade de fatores, todos eles respaldados em
pesquisas anteriores, pode-se inferir que fatores não previstos em pesquisas e,
portanto, não vinculados a modelos teóricos propostos, exercem relevante
influência sobre a crença de se ter tomado a decisão correta. Poderia arriscar-se
dizer, portanto, que a crença de se ter tomado a decisão correta é, em sua maior
parte, explicada por fatores não vinculados àqueles que seriam esperados em
uma explicação racional e planejada de escolha da IES.
Apesar de baixo poder de explicação das variações na crença, o
construto formativo imagem foi o que teve maior impacto, apresentando-se,
portanto, como o elemento mais relevante a ser trabalhado para que seja
fortalecida a crença de se ter tomado a decisão correta.
O fato de o preço baixo ter influenciado de maneira inversa a crença de
se ter tomado a decisão correta também constitui importante elemento a ser
considerado nas estratégias mercadológicas das IES privadas, pois campanhas
de marketing focadas em preço podem ter efeitos negativos.
Ao se analisar a média de todas 81 variáveis pesquisadas no Bloco 4 –
Motivos de escolha da atual IES, dentre as que apresentaram as 10 maiores
médias apresentadas na Tabela 4 , 6 compõem o construto professores e
qualidade de ensino, 3 compõem o construto sucesso profissional e pessoal e 1
compõe o construto reputação, tradição e reconhecimento. Verifica-se, portanto,
que estas variáveis, componentes destes 3 construtos, constituem os fatores
considerados mais importantes para a escolha da IES.
Destaca-se também o fato de que das 9 variáveis que compõe o
construto professores e qualidade de ensino, 6 fazem parte do conjunto das dez
maiores médias dentre todas as variáveis pesquisadas, e 8 fazem parte do
conjunto dos dez menores desvios-padrão dentre todas as variáveis pesquisadas.
Fica claro, portanto, que o construto professores e qualidade de ensino é
composto pelas variáveis que apresentam maior média e menor desvio padrão no
179
conjunto pesquisado, o que aponta para a possibilidade de tais variáveis serem
consideradas como relevantes e presentes em todas as IES analisadas,
constituindo-se, portanto, atributos básicos, ao invés de diferenciadores, que os
estudantes devem perceber nas IES para que as escolham.
Por outro lado, verifica-se que os construtos sucesso profissional e
pessoal e reputação, tradição e reconhecimento, que estão entre os três
construtos compostos por variáveis com elevadas médias, conforme se observa
na Tabela 4, também são os construtos com maior carga de regressão na
formação do construto de segunda ordem Imagem, como se observa na Figura 4.
Isto aponta para o fato des tais construtos poderem ser considerados importantes
fatores de escolha e relevantes diferenciadores da crença de ter tomado a
decisão correta.
Verificou-se ainda que, dentre os construtos que compõem o construto
de segunda ordem Imagem, aquele cuja média das variáveis foi a segunda pior
foi o construto status. No entanto, este construto foi aquele que apresentou a
terceira maior carga de regressão na formação do construto Imagem, o que pode
indicar para o fato de não ser algo considerado tão importante para a escolha,
mas importante na definição do construto Imagem, e consequentemente, para
diferenciar a crença de ter tomado a decisão correta.
Das dez variáveis que apresentam as menores médias, conforme
apresentado na Tabela 4, 5 compõem o construto Endosso Social, que ao todo é
composto por 6 variáveis. Isto indica a baixa importância destas variáveis
enquanto motivos de escolha. Por outro lado, o fato do construto Endosso Social
apresentar relevante carga fatorial para a formação do construto de segunda
ordem Imagem, indica a importância destas variáveis na formação da Imagem,
que esta sim, por sua vez, explica as variações na crença de ter tomado a
decisão correta.
O Quadro 8, que apresenta a síntese dos resultados dos testes para
associação entre as três categorias de cluster e as variáveis analisadas, aponta
para indicativos que fatores sócio-econômicos também podem influenciar a
180
crença de se ter tomado a decisão correta. Isto porque a análise das variáveis
―renda familiar‖, ―valor da mensalidade‖ e ―conclusão do ensino médio‖ demonstra
que padrões acima do esperado no que se refere a ter tomado a melhor decisão
e abaixo do esperado no que se refere a não ter tomado a melhor decisão são
encontrados nos perfis de melhor condição sócio-econômica. Com isto, sugere-se
que quanto melhor o nível sócio-econômico, maior a expectativa de que a pessoa
apresente-se segura em ter tomado a decisão correta.
Neste sentido, considerando-se que no modelo apresentado na Figura
6 - ―amostra crenças claramente definidas‖ o R² foi de 50%, há indicativos que
quanto melhor o nível sócio-econômico da pessoa, maiores são as chances das
variáveis contidas no modelo explicarem as variações da crença de ter tomado a
decisão correta, diminuindo a importância das variáveis não previstas.
Quadro 10 Síntese dos resultados gerenciais da pesquisa
1. Baixa capacidade de variáveis previsíveis explicarem as variações da crença em ter tomado a decisão correta, sugerindo a grande importância de variáveis não previstas em modelos que considerem fatores teóricos de escolha;
2. O construto imagem é aquele de maior explicação da crença em ter tomado a decisão correta, constituindo-se, portanto, em fator prioritário de gestão;
3. O preço baixo afeta negativamente a crença de ter tomado a decisão correta, despertando atenção para que estratégias que tenham este fator como diferencial não tenham efeitos contrários àqueles desejados;
4. As variáveis que compõem os construtos “professores e qualidade de ensino”, “sucesso profissional” e “pessoal e reputação, tradição e reconhecimento” são as mais importantes para a escolha da IES;
5. O construto “professores e qualidade de ensino” apresenta-se como elemento importante para a decisão, mas não diferenciador da crença de ter tomado a decisão correta, sugerindo trata-se de variável básica a ser satisfeita pelas IES;
6. Os construtos “sucesso profissional e pessoal” e “reputação, tradição e reconhecimento”, apresentam-se como importantes fatores de escolha e os que mais diferenciam a crença de ter tomado a decisão correta;
181
7. O construto “Status” não se apresenta como fator importante para a escolha, mas como importante fator para a definição do construto “Imagem” da IES.
8. O Endosso social por sí só não afeta a crença de ter tomado a decisão correta, mas consiste em importante formador do construto de segunda ordem “imagem”, este sim, por sua vez, explica as variações da crença de ter tomado a decisão correta;
9. Quanto melhor o nível sócio-econômico da pessoa, maior é a expectativa de que ela apresente-se segura com relação a ter tomado a decisão correta
10. Quanto maior o nível sócio-econômico da pessoa, mais suas crenças são explicadas por fatores previstos no modelo.
Fonte: elaborado pelo autor com base nos conclusões da pesquisa.
9.1 LIMITAÇÕES
As limitações da presente pesquisa são decorrentes de dois grandes
fatores: a metodologia utilizada e condições de coleta dos dados.
As limitações impostas pela metodologia começam pelo corte, que foi
transversal. A amostra foi colhida em um único momento no tempo, no caso o
segundo semestre de 2012, e por isso retrata a realidade desse momento
histórico. Caso fosse coletada em outro momento, ou até mesmo fosse utilizada a
metodologia do corte longitudinal, outros resultados poderiam ter sido obtidos.
Já o procedimento amostral, embora se tenha iniciado por cotas, ao se
designar a quantidade de estudantes a serem entrevistados por IES, terminou
como sendo por conveniência, pois, uma vez determinadas as cotas, os
estudantes entrevistados em cada IES foram selecionados por conveniência,
limitando a extrapolação dos resultados obtidos para a população como um todo.
Essa limitação permite apenas apontar indicativos do comportamento do
182
consumidor, não podendo, portanto, inferir-se a partir desta pesquisa
características de toda a população.
Outra limitação imposta pela metodologia deriva da população
pesquisada, no caso os estudantes de cursos de graduação de Belo Horizonte.
Caso a população objeto da pesquisa fosse outra, de natureza de serviços
educacionais diversa ou de outra cidade, resultados diferentes poderiam ter sido
obtidos.
As condições da coleta de dados impõem outras limitações. A primeira
relaciona-se ao fato de que, embora tenham sido realizadas as entrevistas no
momento imediatamente posterior à decisão de matrícula, no início das aulas, o
período de coleta de dados durou aproximadamente 80 dias, o que fez com que
os últimos estudantes entrevistados possuíssem um nível de experiência pós-
compra em relação às IES escolhidas superior àqueles que foram entrevistados
na fase inicial do processo de coleta.
A segunda limitação imposta pelas condições da pesquisa relaciona-se
ao fato de ter sido conduzida durante o segundo semestre do ano, entrevistando,
portanto, alunos que se matricularam em vestibulares e demais processos
seletivos de meio de ano. Caso a coleta de dados fosse realizada com estudantes
matriculados em processos seletivos de início de ano, outros resultados poderiam
ter sido obtidos.
9.2 SUGESTÕES PARA FUTURAS PESQUISAS
Como decorrência da identificação de clusters distintos de estudantes
em relação às suas crenças de terem tomado a decisão correta, pesquisas
futuras poderão buscar identificar se o comportamento pós-compra, em especial
a evasão escolar, é afetado pelos diferentes graus de certeza com que o
183
estudante toma a decisão, ou seja, se a evasão escolar varia conforme o grau de
certeza que o estudante tem de que tomou a decisão correta ao se matricular na
IES.
Pesquisas futuras também poderão verificar a capacidade preditiva das
características dos grupos de estudantes que compõem cada um dos clusters
identificados na presente pesquisa.
A grande quantidade dos entrevistados que não souberam avaliar se
tomaram a decisão correta, bem como a baixa capacidade de explicação em
razão dos construtos identificados, chama atenção para a necessidade de
maiores investigações sobre o nível de envolvimento inerente à decisão de
escolha da IES para cursar um curso de graduação, pois é sugerido como alto em
momentos da literatura, mas os resultados da pesquisa suscitam dúvidas em
torno dessa sugestão.
Novas variáveis, tais como a exposição positiva ou negativa da marca
na mídia ou outras que venham a ser identificadas em novas pesquisas
exploratórias também poderiam ser introduzidas no modelo para a verificação do
correspondente efeito na assertividade do modelo proposto.
Por fim, a investigação da incerteza dos estudantes acerca do curso e
da área escolhida na crença em terem tomado a decisão correta pode também
modificar a capacidade preditiva do modelo.
184
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194
APÊNDICE A – VARIÁVEIS DE ESCOLHA DE CURSOS DE GRADUAÇÃO
Aglutinador Variáveis emanadas da revisão da literatura e análise
de dados secundários
Infraestrutura
Possui boa Infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca).
Possui instalações modernas.
Tem instalações com boa aparência.
Possui instalações amplas. Serviços Oferece material didático incluído no valor da mensalidade.
Comodidade
Fica perto da minha casa.
Oferece facilidade de estacionamento.
Fica perto do meu trabalho.
Fica localizada em uma região central da cidade.
Fica em local de fácil acesso.
Reputação
Tem tradição no setor educacional.
Tem nome reconhecido pelo mercado.
Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho.
As empresas preferem contratar profissionais que nela se formam.
É uma das líderes no setor educacional.
Tem boa reputação no mercado.
Condições Financeiras
Tem valor de mensalidade que eu consigo pagar. Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.
É a mais barata dentre as instituições de ensino do mesmo padrão.
Cobra baixo valor de mensalidade.
Oferece financiamento das mensalidades.
Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades.
Corpo Docente
Possui professores com experiência de mercado.
Possui professores renomados no mercado. Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.
Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino.
Possui professores com boa titulação (mestres e doutores).
Possui professores com boa didática.
195
Qualidade do Curso
Permite aliar a teoria à prática.
Tem excelente qualidade de ensino.
Tem grade curricular de boa qualidade. Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho. É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com os estudos.
Tem carga horária elevada no curso que escolhi.
Possibilita que eu me forme rapidamente.
Tem boa organização administrativa.
É a única que oferece o curso que eu escolhi.
Tem maior integração com o mercado de trabalho.
Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais.
Oferece maior flexibilidade de horários.
É bem avaliada pelo MEC.
Fatores Sociais
Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc.).
Foi indicada pelos meus colegas de trabalho.
Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição.
Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição.
Foi indicada pelos meus amigos.
Promove festas, shows e outros eventos festivos.
É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam.
É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes.
É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram.
É frequentada por alunos de elevado nível social.
É uma instituição chique. Oferece excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking).
Fatores de Mercado de
Trabalho
Possibilita a realização de bons estágios.
Oferece programa de orientação de carreira.
Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas.
Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária.
Projeção de Imagem
É moderna.
É jovem.
Tem ambiente agradável.
Tem ambiente informal.
Tem ambiente acolhedor.
É uma das instituições que mais cresce no setor educacional.
É de grande porte (ter muitos alunos).
Significa estar entre os melhores profissionais do mercado.
196
Representa a realização de um sonho para mim.
Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho.
Significa melhoria na minha vida.
Representa a possibilidade de se conseguir um bom emprego.
Significa ter maiores chances de sucesso profissional.
Sentimentos despertados
Fez -me sentir feliz.
Fez -me sentir orgulhoso.
Fez -me sentir tranquilo.
Fez -me sentir confiante.
Fez -me sentir entusiasmado.
Fez -me sentir triste.
Fez -me sentir ansioso.
Fez -me sentir inseguro.
Fez -me sentir com medo.
197
APÊNDICE B – QUESTIONÁRIO DA FASE QUANTITATIVA DA PESQUISA
Questionário de entrevistas Alunos de Cursos de Graduação Quest no.____ Prezado aluno
Estamos realizando uma pesquisa acadêmica de mestrado para conhecer melhor a sua opinião sobre os atributos para escolha de Instituições de Ensino Superior Particulares. Sua participação é muito importante para o êxito do nosso trabalho. Cabe ressaltar que o sigilo das informações será plenamente preservado. Por sua especial colaboração, antecipamos os nossos mais sinceros agradecimentos!
Bloco 1 – Seleção dos respondentes (Crivo) Responderem a este questionário apenas 1) alunos de Graduação (não pode ser Pós-Graduação), 2) efetivamente matriculados, 3) ingressantes em 2012-2 e 4) não ingressantes pelo PROUNI.
IES/Campus Pesquisado (informar código-consultar lista): _______________
.Bloco 2 – Crenças dos entrevistados em relação às IES em que estão matriculados Para responder às perguntas do Bloco 2, eu gostaria que você se lembrasse do momento quando escolheu estudar na IES em que está matriculado atualmente. Qu an d o e u e sc o lh i a IE S em que eu es t ud o
atu almen te , eu a cre di ta va q ue. . . Di sc or do tot a lmen te
Con c ord o
tot a lmen te
B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte..
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que eu estudo atualmente.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Bloco 4 – Motivos de escolha da atual Instituição de Ensino Superior (IES) Eu gostaria de entender melhor os motivos pelos quais você escolheu a Instituição de Ensino Superior (IES) em que está matriculado atualmente. Favor marcar com um X as opções que melhor representem a sua opinião, sendo 0 para DISCORDO TOTALMENTE e 10 para CONCORDO TOTALMENTE. Favor marcar valores intermediários para níveis médios de concordância ou discordância.
Para responder às perguntas do Bloco 2, eu gostaria que você se lembrasse do momento quando escolheu estudar na IES em que está matriculado atualmente
Quando eu escolhi a minha atual IES, eu a escolhi porque ela...
Disc or do tot a lmen te
Con c ord o
tot a lmen te
B4.1) Possui boa Infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca). 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2) Possui instalações modernas. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.3) Tem instalações com boa aparência. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.4) Possui instalações amplas. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.5) Oferece material didático incluído no valor da mensalidade. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.6) Fica perto da minha casa. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.7) Oferece facilidade de estacionamento. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.8) Fica perto do meu trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
198
B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.10) Fica em local de fácil acesso. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.11) Tem tradição no setor educacional. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que nela se formam. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.15) É uma das líderes no setor educacional. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.16) Tem boa reputação no mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.17) Tem valor de mensalidade que eu consigo pagar. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.19) É a mais barata dentre as instituições de ensino do mesmo padrão. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.21) Oferece financiamento das mensalidades. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.23) Possui professores com experiência de mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.24) Possui professores renomados no mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores). 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.28) Possui professores com boa didática. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.29) Permite aliar a teoria à prática. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.30) Tem excelente qualidade de ensino. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.33) É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com os estudos.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.34) Tem carga horária elevada no curso que escolhi. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.35) Possibilita que eu me forme rapidamente. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.36) Tem boa organização administrativa. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.38) Tem maior integração com o mercado de trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.39) Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.41) É bem avaliada pelo MEC. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
199
B4.42) Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc) e/ou amigos. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.46) É onde os meus amigos estudam . 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.47) É onde os meus parentes estudam. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.49) Possibilita a realização de bons estágios. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.50) Oferece programa de orientação de carreira. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.53) Promove festas, shows e outros eventos festivos. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.54) É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.55) É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.58) É uma instituição chique. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.59) Oferece excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking).
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.60) É moderna. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.61) É jovem. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.62) Tem ambiente agradável. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.63) Tem ambiente informal. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.64) Tem ambiente acolhedor. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.65) É uma das instituições que mais cresce no setor educacional. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.66) É de grande porte (ter muitos alunos). 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.67) Significa estar entre os melhores profissionais do mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.68) Representa a realização de um sonho para mim. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.70) Significa melhoria na minha vida. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.71) Representa a possibilidade de se conseguir um bom emprego. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.73) Fez-me sentir feliz. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.74) Fez-me sentir orgulhoso. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
200
B4.75) Fez-me sentir tranquilo. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.76) Fez-me sentir confiante. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.77) Fez-me sentir entusiasmado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.78) Fez-me sentir triste. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.79) Fez-me sentir ansioso. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.80) Fez-me sentir inseguro. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.81) Fez-me sentir com medo. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
.Bloco 6 – Informações sobre os entrevistados
B6.1) Nome: _______________________________________________________ B6.2) Tel: ( ) ______- ______
B6.3.1) Curso em que estuda:________________________B6.3.2)Turno: M T N B6.4.1) Idade (anos):___B6.4.2)Sexo: M N
B6.5) Área do curso em que estuda 1. Saúde 5. Direito 2. Engenharia/Informática 6. Licenciaturas (Pedagogia, Mat.) 3. Gestão/Negócios 7. Tecnólogos 4. Comunicação e Artes
B6.6) Forma de ingresso na atual IES 1. Vestibular 2. Transferência 3. Obtenção de 2
o título
B6.7) Valor da mensalidade que você paga do curso que estuda atualmente 1. até R$300,00 5. de R$ 751,00 a R$ 900,00 2. de R$ 301,00 a 450,00 6. acima de R$ 901,00 3. de R$ 451,00 a 600,00 4. de R$ 601,00 a 750,00
B6.8) Duração total do curso (em anos) 1. Até 2 anos 2. 2 a 3 anos 3. 3 a 4 anos 4. Mais de 4 anos
B6.9) Sexo: Masculino Feminino
B6.10a) Endereço da residência (não precisa do número): ___________________________________________________________________________________________________ B6.10b) Cidade____________________________ B6.10c) Bairro________________________ B6.10d) CEP _____________-__________
B6.11a) Endereço do trabalho (não precisa do número): ____________________________________________________________________________________________________ B6.11b) Cidade____________________________ B6.11c) Bairro________________________ B6.11d) CEP _____________-__________
B6.12) Conclusão do ensino médio 1. Escola particular 2. Escola pública 3. Supletivo particular 4. Supletivo público 5. Estudei em casa
B5.13) Possui bolsa/financiamento? 1. Fies/Pravaler/outro financ. 2. Desconto da Instituição 3. Desconto Sindicato 5. Convênio com minha empresa 4. Outros
B5.14) Estado civil 1. Solteiro 2. Casado/União estável 3. Divorciado/Separado 4. Viúvo
B6.15) Renda familiar (favor incluir todos os membros da família)
1. Até 205,00 2. R$ 205,01 a R$ 510,00 3. R$ 510,01 a R$ 1.020,00
4. R$1.020,01 a R$ 1.530,00 5. R$ 1.530,01 a R$ 2.550,00 6. R$ 2.550,01 a R$ 5.100,00
7. R$ 5.100,01 a 7.650,00 8. R$ 7.650,01 a R$ 10.200,00 9. Acima de R$ 10.200,00
Muito obrigado (a) pela sua colaboração!
APÊNDICE C – RESULTADOS SOBRE O MODELO CONSIDERANDO A AMOSTRA CRENÇA NÃO DEFINIDA
Avaliação da validade convergente dos construtos de segunda ordem com base
no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra crença não definida (cluster
2)
Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.
1. Imagem (formativo)
1.1. Professores e qual. de ensino
0,202 0,200 0,043 0,043 4,735 0,0%
1.2. Status 0,171 0,169 0,046 0,046 3,692 0,0%
1.3. Rep., tradição, reconhecimento
0,235 0,238 0,043 0,043 5,435 0,0%
1.4. Sucesso profissional e pessoal
0,588 0,585 0,032 0,032 18,215 0,0%
1.5. Acessibilidade e localização
0,050 0,050 0,030 0,030 1,669 4,8%
1.6. Infraestrutura 0,029 0,027 0,036 0,036 0,811 20,9%
1.7. Atividades extracurriculares
0,014 0,016 0,034 0,034 0,410 34,1%
1.9. Permite a viabilização da graduação
0,048 0,045 0,039 0,039 1,216 11,2%
5. Emoções (reflexivo)
5.1. Emoções positivas
0,996 0,994 0,005 0,005 195,75
7 0,0%
5.2. Emoções negativas (invertida)
0,160 0,160 0,071 0,071 2,249 1,2%
Fonte: dados da pesquisa.
Avaliação da AVE dos construtos reflexivos do modelo – amostra crença não
definida (cluster 2)
Construtos AVE
1. Imagem -
2. Endosso social 53%
3. Valor esperado 70%
4. Preço baixo -
5. Emoções 51%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 28%
Fonte: dados da pesquisa.
202
Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com
base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra crença não definida
(cluster 2)
Construtos 1. 2. 3. 4. 5. 6.
1. Imagem -
2. Endosso social 5% 53%
3. Valor esperado 3% 1% 70%
4. Preço baixo 0% 1% 66% -
5. Emoções 50% 1% 2% 1% 51%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 12% 0% 0% 1% 5% 28%
Fonte: dados da pesquisa.
Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com
base nos cross-loadings – amostra crença não definida (cluster 2)
Variáveis
1. Im
ag
em
2. E
nd
os
so
so
cia
l
3. V
alo
r
esp
era
do
4. P
reço
baix
o
5. E
mo
çõ
es
6. C
ren
ça d
e t
er
tom
ad
o a
decis
ão
co
rreta
1.1. Professores e qual. de ensino 0,726 0,089 0,170 0,065 0,497 0,291
1.2. Status 0,585 0,453 0,149 0,118 0,338 0,158
1.3. Rep., tradição, reconhecimento 0,731 0,206 0,026 -0,110 0,402 0,380
1.4. Sucesso profissional e pessoal 0,897 0,097 0,121 0,051 0,721 0,275
1.5. Acessibilidade e localização 0,203 0,169 0,275 0,291 0,095 0,004
1.6. Infraestrutura 0,588 0,147 0,074 -0,012 0,372 0,245
1.7. Atividades extracurriculares 0,623 0,295 0,156 0,065 0,380 0,211
1.9. Permite a viabilização da graduação 0,395 0,284 0,325 0,322 0,234 0,044
B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho.
0,154 0,709 0,105 0,105 0,121 -0,017
B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição.
0,122 0,743 0,111 0,118 0,037 0,057
B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição.
0,255 0,833 0,002 -0,029 0,145 0,137
B4.46) É onde os meus amigos estudam. 0,167 0,765 0,126 0,120 0,091 0,017
B4.47) É onde os meus parentes estudam. 0,098 0,657 0,139 0,151 -0,006 -0,011
B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam. 0,107 0,654 0,161 0,189 0,044 -0,029
B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.
0,255 0,102 0,747 0,479 0,167 0,072
B4.19) É a mais barata dentre as instituições de ensino do mesmo padrão.
0,077 0,090 0,913 0,816 0,103 -0,090
B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade. 0,068 0,103 0,810 1,000 0,087 -0,090
5.1. Emoções positivas 0,711 0,144 0,154 0,098 0,996 0,224
5.2. Emoções negativas (invertida) 0,049 -0,249 -
0,032 -0,109 0,160 0,063
B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.
0,257 0,009 -
0,062 -0,090 0,198 0,720
203
B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.
0,119 0,065 0,080 0,095 0,067 0,405
B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.
0,261 0,059 -
0,069 -0,128 0,149 0,813
B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.
0,098 0,041 0,140 0,112 0,056 0,163
B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que eu estudo atualmente.
0,093 0,111 0,150 0,122 0,064 -0,109
Fonte: dados da pesquisa.
Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem – amostra crença
não definida (cluster 2)
Construtos Confiabilidade composta Alfa de Cronbach
1. Imagem - -
2. Endosso social 87% 84%
3. Valor esperado 82% 58%
4. Preço baixo - -
5. Emoções 58% 13%
6. Crença de ter tomado a decisão correta 52% 23%
Fonte: dados da pesquisa.
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